시스템 통합 · 기술 적용 방법

고객 과제

• 고객사별 AI 에이전트 구축 시 프롬프트·RAG·UI·보안·인증을 매번 새로 짜야 함
• SI 인건비로 AI 구축 비용이 소프트웨어보다 커지는 역전 현상
• 비개발 부서에서도 AI 에이전트를 만들 수 있어야 함

AICLUDE 적용

1. 1노코드 에이전트 빌더 - 자연어 지시로 에이전트 생성·배포
2. 2100+ Function Calling 도구 사전 탑재 (문서·이미지·영상·DB 쿼리·브라우저·스케줄러 등)
3. 3외부 API 도구 등록으로 고객사 API를 플러그인처럼 연결
4. 4페르소나·파이프라인·모델을 관리자 UI에서 실시간 조정

고객 과제

• 온프레미스가 필요한 고객사마다 별도 포크와 빌드 파이프라인을 관리하는 부담
• SaaS·온프레의 버전이 달라지면 같은 오류도 환경별로 다시 재현하고 검증해야 함
• 고객사 보안 승인 프로세스마다 이미지 검증 요구

AICLUDE 적용

1. 1공통 암호화 릴리스를 실행하고 환경별 설정을 별도 관리
2. 2프라이빗 레지스트리의 암호화 이미지와 납품 대상 버전을 확인
3. 3설치 도구로 구성하고 네트워크·키·볼륨·연동을 검증
4. 4공통 기능의 검증 결과는 재사용하고, 고객사별 인수 테스트와 업데이트 승인은 개별 진행

고객 과제

• 여러 고객사를 운영하면서 고객별 데이터와 접근 권한의 경계를 확인해야 함
• 고객사마다 요구하는 데이터 격리 범위와 보안 심사 기준이 다름
• 고객사별 암호화 키·보안 설정을 중앙에서 관리해야 함

AICLUDE 적용

1. 1고객사별 CLUEX 컨테이너와 데이터베이스로 실행·데이터 경계를 분리
2. 2인증된 테넌트 정보에 따라 해당 고객사의 CLUEX 환경으로 요청을 라우팅
3. 3AES-256-GCM + 암호화 상태 검색 인덱스 (PII 40+ 필드)
4. 4고객사별 KeyVault로 암호화 키 분리
5. 5Audit Log로 고객사별 접근 기록 개별 관리

고객 과제

• 고객사가 자체 AI 도입 시 보안 거버넌스를 처음부터 설계
• 9종 AI 보안 위협(프롬프트 인젝션·도구 오용·RAG 포이즈닝 등) 대응 프레임워크 구축 부담
• 외부 스킬·모델 도입 시 보안 검증 프로세스 부재

AICLUDE 적용

1. 19종 AI 보안 가드 + Fortress Pipeline 8단계 표준 탑재
2. 2CSA로 선택한 스킬·MCP 도구를 점검하고 근거 검토
3. 35종 LLM 라우터 + 자동 장애 복구로 벤더 장애 시 자동 폴백
4. 4SI 파트너가 고객사에 보안 설계된 AI 표준을 납품