한 번 설계하면, 에이전트가 스스로 다음 단계를 만듭니다
agent-loop 데모처럼 입력→실행→검증→수정의 루프를 자동으로 돌려 운영 시간을 줄이고 품질을 끌어올리세요. 결과는 로그와 리플레이로 추적됩니다.
FEATURE.01
루프형 오케스트레이션
계획-실행-검증을 반복하는 에이전트 루프를 구성해 복잡한 작업도 끊김 없이 처리합니다.
FEATURE.02
실행 로그 리플레이
각 단계의 입력·결과·판정 근거를 남겨 실패 원인을 즉시 재현하고 개선합니다.
FEATURE.03
정밀한 정책 가드레일
도구 사용 범위와 승인 조건을 정책으로 고정해 예측 가능한 자동화를 유지합니다.
FEATURE.04
운영 비용 최적화
불필요한 재시도와 긴 추론을 줄이는 휴리스틱으로 처리 시간을 단축합니다.
agent loop
tool 사용 + reasoning
user task
지난 분기 ARPU가 어떻게 변했는지 알려주고, 다음 분기 예측해줘.
Starter
월 39,000원
- ✦ 기본 agent-loop 워크플로 3개
- ✦ 실행 로그 2,000건/월
- ✦ 리플레이 1회/작업
Pro
월 129,000원
- ✦ 워크플로 무제한
- ✦ 실행 로그 10,000건/월
- ✦ 리플레이 무제한 + 정책 가드레일
Scale
월 329,000원
- ✦ 고급 루프 템플릿
- ✦ 실행 로그 30,000건/월
- ✦ 우선 처리 및 전용 최적화
34.7%
운영 시간 절감
22.3%
재작업 감소
86.6%
성공 리플레이 비율
agent-loop은 어떤 방식으로 자동화를 실행하나요?
입력과 목표를 기준으로 실행→검증→수정의 루프를 돌리며, 각 단계는 정책과 로그로 통제됩니다.
실패하면 되돌리거나 원인을 추적할 수 있나요?
네, 실행 로그를 리플레이해 동일 조건에서 재현하고 판정 근거를 확인할 수 있습니다.
우리 팀의 툴과 데이터 흐름에 바로 붙일 수 있나요?
일반적인 입력/출력 스키마에 맞춰 워크플로를 구성하고, 정책 가드레일로 도구 사용 범위를 정할 수 있습니다.
가격은 사용량에 따라 달라지나요?
기본적으로 티어별 월 로그/리플레이 한도가 있으며, 초과분은 별도 안내 방식으로 운영됩니다.
AI-first 스타트업이 특히 얻는 이점은 무엇인가요?
반복 업무를 자동화하면서도 검증과 추적이 남아 실험 속도를 높이고 운영 품질을 안정적으로 유지합니다.