Process GPT - AI와 사람이 함께 일하는 새로운 조직의 시작.
개인 비서(Co-pilot)를 넘어, 엔터프라이즈 프로세스의 실질적 '실행 주체'가 되는 AI 에이전트 플랫폼입니다.
MCP와 A2A 기반의 멀티 에이전트가 조직의 전체 업무 흐름(End-to-End Process)을 끊김 없이 실행하고,
실행 과정에서 스킬과 규칙을 스스로 학습하여 지속적으로 진화합니다.
사람과 AI가 한 팀으로 일하는 혼합조직(Mixed Workforce)으로 조직의 생산성을 완성합니다.
Process GPT 소개
Process GPT의 핵심 차별점
성공한 5%는 AI 존재를 전제로 업무 프로세스 자체를 처음부터 다시 세우는 '재설계(Reshaping)'를 택했습니다. Process GPT는 이 재설계를 '프로세스 중심의 초자동화' 전략으로 구현합니다 — 사람은 감독자(Agent Boss)가 되고, AI 에이전트가 전체 프로세스를 자율 운영하는 구조로의 전환입니다.
이는 우리 비전 AI-Native Enterprise가 말하는 '판단'과 '실행'의 결합에서, Process GPT가 맡는 실행 계층이기도 합니다.
소수 정예 인력으로 압도적 인당 매출을 내는 AI-Native 기업들의 공통점은 '초자동화'입니다. (출처: 마이크로소프트)
온톨로지 기반 지식지도
외부 시스템 연동 및 확장성
다양한 내보내기 포맷
Process GPT에서 개발된 AI 에이전트는 LangGraph, Crew AI 포맷으로 내보내기가 가능하여 기존 에이전트 시스템과의 호환성을 제공합니다.
A2A 프로토콜 지원
구글이 제안한 에이전트 간 통신 프로토콜(Agent to Agent)을 지원하여 다양한 시스템과 원활하게 연동되고 표준화된 커뮤니케이션이 가능합니다.
실행 경로 고착화
Deterministic Replay
AI 에이전트가 한 번 성공적으로 수행한 업무를 Python 코드로 고착화하고, 이후에는 LLM 추론 없이 매번 똑같이 실행합니다.
한 번 배운 업무는, 매번 정확하게
LLM 에이전트는 강력하지만, 같은 요청에도 매번 다르게 행동할 수 있습니다. 기업 업무에서 “지난번엔 됐는데 이번엔 다르게 처리했다”는 것은 치명적입니다. Process GPT는 1차 실행에서 LLM이 수행한 MCP 도구 호출 이력을 이벤트로 기록하고, 검증된 실행 경로를 파라미터화된 Python 코드로 고착합니다. 2차 실행부터는 AI가 아니라 코드가 실행됩니다 — 새 입력에서 값만 추출해 같은 경로를 그대로 재현하므로, LLM 추론 0회로 할루시네이션 없이 빠르고 정확하게 반복 업무를 처리합니다.
1. 1차 실행 (탐색·판단)
2. 이벤트 기록
3. Python 코드 고착화
4. n차 결정론적 재실행
정확성 · 비용 · 감사 가능성 · 프로그래밍 없는 자동화 — 확신할 수 있는 AI 실행이 됩니다.
Architecture
더 자세한 내용은 소개서(PDF)에서 확인하실 수 있습니다.
Agent Mesh 구현을 위한 아키텍처
시스템 아키텍처
Utilized technologies
+ uengine6 BPMS
+ MSA Easy (github.com/msa-ez/platform)