Process-GPT 소개

Process-GPT 는 멀티에이전트 기반의 프로세스 실행엔진으로 사람의 최소한의 개입으로 전사 End-to-End 프로세스를 자동화하는 것을 목표로 합니다.

Process-GPT 핵심 가치

• 자율적인 업무 프로세스 자동화: Process GPT는 업무 프로세스 자체를 정의해두면 AI 에이전트들이 자동으로 실행하며, 사람이 모든 단계를 일일이 수행하거나 지시하지 않아도 결과물을 산출하도록 설계됩니다. 이는 인간 개입을 최소화하고 앰비언트 에이전트 철학을 구현하여, 인간이 생산성의 제약이 되지 않도록 에이전트들이 최대한 자동화된 프로세스로 움직이게 합니다.
• 멀티 에이전트 기반의 유연하고 강력한 협업: Process GPT는 여러 AI 에이전트가 한 업무 흐름에서 협력하도록 구성하여 복잡한 과업을 전문적으로 처리하고 중간 결과를 공유함으로써 단일 에이전트로는 어려운 고복잡도 업무를 신뢰성 있게 자동화합니다. 각 에이전트는 특화된 도메인 지식과 도구를 활용하고, 필요시 다른 전문화된 에이전트를 호출하여 과제를 위임할 수 있습니다.
• 자연어 기반의 지속적인 프로세스 학습 및 최적화: 전문 지식이 없는 현업 사용자도 자연어로 업무 프로세스를 정의할 수 있게 하여 초기 프로세스 모델 생성을 자동화합니다. 또한, 에이전트가 수행한 결과에 대한 사용자 피드백이나 시스템 로그를 분석하여 프로세스를 지속적으로 개선하고, 잘못된 경로로 진행된 작업은 학습 데이터를 보강해 다음번에 개선하는 자동 최적화 사이클을 구축합니다.

설계 원칙

사용자는 프로세스, 규칙, 시스템 연동 메커니즘 등을 자연어로 선언·수정할 수 있어야 하며, 사용 중 제공하는 최소한의 피드백만으로도 시스템은 자동으로 개선된다.
이러한 변경은 모두 로그로 기록되어 추적·복구 가능해야 하고, 동시에 사용자는 일반화된 UI를 통해 언제든 자동화 결과와 규정을 직접 통제할 수 있어야 한다.

원칙 1. 자연어 중심 정의와 무학습 운영

• 모든 프로세스 정의, 규칙, 시스템 연동, 업무 화면은 프로그래밍 지식이나 복잡한 논리·수학적 사고 없이 자연어로 작성 가능해야 한다.
• 사용자는 별도의 훈련 과정을 거치지 않고, 경영 목표나 전략 수준의 서술만으로도 자동화를 설계할 수 있어야 한다.
• 시스템은 실제 사용 과정에서 제공되는 최소한의 피드백(승인·수정·거부)만으로 점진적으로 스스로 정제·관리된다.

원칙 2. 휴먼 인 더 루프와 솔선수범 학습

• 자동화된 에이전트는 언제든 사람이 대체 수행할 수 있는 휴먼 인터페이스를 반드시 제공해야 한다.
• 각 태스크는 사람이 처리하기 쉽도록 필요한 컨텍스트(관련 데이터·이전 단계 산출물·유사 사례)를 일목요연하게 제공해야 한다.
• 에이전트는 사람이 직접 처리한 실제 수행 예제를 학습하여 자신의 실행 지식을 보정·개선한다. 즉, 사람의 솔선수범(Exemplars)이 곧 에이전트의 훈련 데이터가 된다.

원칙 3. 자동 보상과 복구 책임 분리

• 에이전트가 수행한 자동화 과정에서 오류나 실패가 발생했을 경우, 보상 트랜잭션(rollback)을 통해 자동으로 복구가 이루어져야 한다.
• 운영자는 에이전트의 세부 동작을 일일이 추적·수정할 필요 없이, 시스템 자체가 실패 복구를 책임지고 처리해야 한다.
• 이를 통해 사용자는 시스템의 불완전성으로부터 해방되고, 전체 업무 연속성이 보장된다.