SaaS의 종말,
에이전트 연결망의 시작

SaaS의 종말,
에이전트 연결망의 시작

폐쇄망이면 어차피 SaaS는 안 됩니다.

보안 걱정없이 에이전트 협업부터 문서 관리, 검색까지 모든 솔루션을 사내에 구축합니다

폐쇄망이면 어차피 SaaS는 안 됩니다.

보안 걱정없이 에이전트 협업부터 문서 관리,
검색까지 모든 솔루션을 사내에 구축합니다

세 가지 난제, 하나의 답.

엔터프라이즈 AI 도입에서 막히는 3가지 지점을 구조적으로 해결하도록 다시 설계했습니다.

엔터프라이즈 AI 도입에서 막히는 3가지 지점을
구조적으로 해결하도록 다시 설계했습니다.

"내부 보안 때문에
AI를 쓰고 싶어도 못써요."

폐쇄망 · 데이터 반출 불가 · 규제 산업

MCP

기업 내부망 맞춤형 설계

흩어진 ERP와 사내 시스템을 온프레미스 기반으로 유기적으로 통합합니다. 모든 과정을 방화벽 내에서 완결하여, 외부 유출 걱정 없는 최적의 환경을 실현합니다.

"AI 할루시네이션 없이 진짜
유용한 답변을 받고 싶어요."

Chat GPT, Google 검색은 사내 자료에는
부적합

Knowledge Graph

전사 지식의 자산화

조직의 지식을 연결하고 구조화해 강력한 자산으로 전환합니다. 98%의 압도적 정확도를 바탕으로 우리 기업만의 지능형 네트워크를 완성합니다.

조직의 지식을 연결하고 구조화해 강력한 자산으로 전환합니다. 98%의 압도적 정확도를 바탕으로 우리 기업만의 지능형 네트워크를 완성합니다.

"AI로 업무 자동화 하고싶은데
어떻게 활용할지 모르겠어요."

단발성 질의응답은 잘하지만

복합업무 처리는 사람의 몫

단발성 질의응답은 잘하지만 복합업무 처리는 사람의 몫

A2A

에이전트 간 자율 협업

지시 없이도 에이전트들이 업무를 자율 배분하고 상호 검토하는 협업 시스템을 구현합니다. 복잡한 과정을 유기적으로 처리하여 업무의 완결성을 극대화합니다.

사람, 자율 AI 에이전트, 데이터가
하나로 연결된 AI Network Enterprise

사람, 자율 AI 에이전트,
데이터가 하나로 연결된
AI Network Enterprise

폐쇄망에서 A2A로 에이전트끼리 일하고, MCP로 사내 시스템을 읽고 쓰고,

Knowledge Graph에 그 모든 맥락을 축적합니다.

내부망에서 A2A로 에이전트끼리 일하고, MCP로
사내 시스템을 읽고 쓰고, Knowledge Graph에
그 모든 맥락을 축적합니다.

사람

@ 멘션으로 에이전트를 호출해 업무를 위임하고 결과에 대해 최종 승인과 감사를 담당합니다.

자율 에이전트

A2A(Agent to Agent) 프로토콜을 통해 분업, 협상, 실패 복구 프로세스를 자동화 합니다.

지식 · 시스템

사내의 모든 데이터를 MCP로 연결해 온톨로지로 축적해 조직의 장기기억(지식 그래프)를 만듭니다.

에이전트 도입하고 관리하느라 문서 수정은 그만,
에이전트가 스스로 학습합니다

에이전트 도입하고 관리하느라 문서 수정은 그만, 에이전트가 스스로 학습합니다

에이전트 도입하고 관리
하느라 문서 수정은 그만,
에이전트가 스스로
학습합니다

에이전트가 단순히 입력된 데이터를 읽는 수준을 넘어, 스스로 필요한 정보를 찾고 학습하여
다음 대화에 더 높은 성능을 제공합니다

에이전트가 단순히 입력된 데이터를 읽는 수준을 넘어,
스스로 필요한 정보를 찾고 학습하여 다음 대화에 더 높은
성능을 제공합니다

4

학습을 통해 다음
의사결정에 지식 반영

데이터 수정의 번거로움 없이, 대화가
쌓일수록 답변 정확도 향상

3

논리 구조 자동 확장

출처·근거와 함께 지식 그래프와 지식 관리
시스템에 데이터 관계를 연결

자율 지식

증강 학습

자율 지식

증강 학습

1

업무 중 새로운 지식 발생

실시간으로 정보가 바뀌거나 보유한 정보로 정확한 응답이 불가능한 상태

2

에이전트 사용자 의도 파악

대화 · 결재 · 검색 로그에서 에이전트가 자동 감지

  1. 업무 중 새로운 지식 발생

업무 중 새로운 지식 발생

1

1

실시간으로 정보가 바뀌거나 보유한 정보로 정확한 응답이 불가능한 상태

  1. 에이전트 사용자 의도 파악

에이전트 사용자 의도 파악

1

2

2

대화 · 결재 · 검색 로그에서 에이전트가 자동 감지

  1. 논리 구조 자동 확장

논리 구조 자동 확장

1

3

3

출처·근거와 함께 지식 그래프와 지식 관리 시스템에 데이터 관계를 연결

  1. 학습을 통해 다음 의사결정에 지식 반영

학습을 통해 다음 의사결정에 지식 반영

학습을 통해 다음 의사결정에
지식 반영

1

4

4

데이터 수정의 번거로움 없이, 대화가 쌓일수록 답변 정확도 향상

데이터 수정의 번거로움 없이, 대화가 쌓일수록 답변 정확도 향상

Chat **T 보다 성능 안좋은 RAG는 그만.
내부망에서도 정확하고 빠른 속도를 보장합니다

Chat **T 보다 성능 안좋은
RAG는 그만.내부망에서도 정확하고
빠른 속도를 보장합니다

Chat **T 보다 성능
안좋은 RAG는 그만.
내부망에서도 정확하고
빠른 속도를 보장합니다

모델에 많은 비용을 들이는 대신 GPU 1장으로 구현한 초고속·고정밀 AI,

데이터 유출 0 Byte로 보안과 성능을 모두 잡았습니다.

모델에 많은 비용을 들이는 대신 GPU 1장으로 구현한 초고속·고정밀 AI, 데이터 유출 0 Byte로 보안과 성능을 모두 잡았습니다.

1x

GPU로 프로덕션

모델 사이즈에 영향 없는 시스템 설계

3.2x

평균 응답 속도

Chat GPT 대비 빠른 속도

+15%

자체 문서 검색 정확도

Google Drive 대비 높은 검색 성능

0

외부 송신 사이트

데이터 유출 없는 에어갭 환경

1x

GPU로 프로덕션

모델 사이즈에 영향 없는 시스템 설계

3.2x

평균 응답 속도

Google Drive 대비 높은 검색 성능

+15%

자체 문서 검색 정확도

Google Drive 대비 높은 검색 성능

0

외부 송신 사이트

데이터 유출 없는 에어갭 환경

1x

GPU로 프로덕션

모델 사이즈에 영향 없는 시스템 설계

3.2x

평균 응답 속도

Google Drive 대비 높은 검색 성능

+15%

자체 문서 검색 정확도

Google Drive 대비 높은 검색 성능

0

외부 송신 사이트

데이터 유출 없는 에어갭 환경

SaaS 없이도 AI 잘 쓸 수 있게,다시 설계했습니다.

SaaS 없이도 AI 잘 쓸 수 있게,
다시 설계했습니다.

SaaS 없이도
AI 잘 쓸 수 있게,
다시 설계했습니다.

M365 · Drive · Slack · Notion 연결해서 AI를 쓰고 계시나요?
쌓여가는 토큰 과금이 부담스럽나요? 이 모든 것을 에이전트 네이티브로 만들어 사내에 설치합니다.

M365 · Drive · Slack · Notion 연결해서 AI를 쓰고 계시나요?
쌓여가는 토큰 과금이 부담스럽나요? 이 모든 것을 에이전트 네이티브로 만들어 사내에 설치합니다.

M365 · Drive · Slack · Notion 연결해서 AI를

쓰고 계시나요? 쌓여가는 토큰 과금이 부담스럽나요?
모든 것을 에이전트 네이티브로 만들어 사내에
설치합니다.

slack

slack

slack

Channel + Agents ✅

모든 채널에 자율 에이전트가 상주, 에이전트 멘션을 통해 위임.

모든 채널에 자율 에이전트가 상주, 에이전트 멘션을 통해 위임.

Notion / M365

Notion / M365

Notion / M365

Docs on Graph ✅

저장 즉시 지식으로 연결되어 검색없이 적재적소에 정보 노출.

저장 즉시 지식으로 연결되어 검색없이 적재적소에 정보 노출.

Google 검색

Google 검색

Google 검색

Knowledge Graph Search ✅

보안이 유지되는 기업의 내부망을기반으로 지식 시스템 구축 후 답변생성

보안이 유지되는 기업의 내부망을기반으로 지식 시스템 구축 후 답변생성

chat GPT

chat GPT

chat GPT

Network Assistant ✅

다양한 모델과 분야별 전문 AI가 협력해 어려운 문제도 해결

다양한 모델과 분야별 전문 AI가 협력해 어려운 문제도 해결

Drive

Drive

Drive

Ontology Store ✅

폴더 관리에서 벗어나, 데이터가 맥락으로 알아서 연결되는 시스템

폴더 관리에서 벗어나, 데이터가 맥락으로 알아서 연결되는 시스템

Agent Builder

Agent Builder

Agent Builder

A2A Studio ✅

단일 에이전트가 이나라 팀을 구성해 구축하는 시스템

단일 에이전트가 이나라 팀을 구성해 구축하는 시스템

고객사례

SK 네트웍스, 워커힐 WISE

SK 네트웍스, 워커힐 WISE

(Walkerhill Intelligent Strategy Engine)

워커힐의 F&B·객실·POS·멤버십 데이터는 분산되어 있었고 사람이 정리하기 전까지는 쓸 수 없는 데이터였습니다. 온톨로지 기반 통합과 A2A 에이전트 협업으로 구조를 바꿨습니다. 에이전트가 가격·수요·운영 이상을 실시간으로 감지하고, 매출 분석·예측·전략 인사이트를 도출합니다.

144 x
144 배

기존 대비 의사결정 가속화

기존 대비 의사결정 가속화

99.9%

POS 정리 리드타임 단축

POS 정리 리드타임 단축

24/7

업장 데이터 자동 적재

카카오페이증권 AICC

(AI Contact Center)

폐쇄망 환경에서 고객 정보를 보호하며 AI를 안정적으로 운영합니다. 조건과 규칙 기반의 논리 추론 체계(FOL) 활용 및 지식관리시스템(KMS)을 핵심 엔진으로 탑재하여 고객의 상황을 빠르고 정확하게 분석하며, 의사결정부터 상담 기록·저장까지 업무의 효율을 높여줍니다.

3초

이내 답변 제안

100%

KMS 자율 업데이트

24/7

메뉴얼, 시세 통합 자동 분류

메뉴얼, 시세 통합 자동 분류

워커힐 AI guide

국내 호텔 업계 최초 AI 채팅형 안내 서비스로, 비대면이 일상이 된 2030 고객을 위해 워커힐의 콘텐츠를 디지털로 전환하고 맞춤 추천부터 F&B 예약, 객실 혜택 조회, 오프라인 미션 참여까지 연동하여 온·오프라인 고객 접점을 확대하고, 고객 중심의 경험 혁신을 실현합니다.

3개국어
3개국어

영어, 일본어, 중국어

영어, 일본어, 중국어

F&B예약

모든 업장 예약, 조회, 취소

20만 건

워커힐 고객 데이터(ML)활용

인바디 AI

시계열로 축적된 사용자 데이터(체성분, 운동, 식단, 데일리 로그 등)를 맥락화된 정보(ontology)로 구조화하고, 트레이너·영양사·의사 에이전트의 전문 지식을 통해 신뢰도 높은 초개인화 헬스케어 가이드를 제공합니다.

1억개

전연령 체성분 데이터

164개

체성분 유형별 맞춤 추천

1.22 x

답변 정확도 64점->78점

대한민국의 주요 기업들이 신뢰하는 AX 혁신 파트너

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AX 혁신 파트너

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