AI 에이전트Agent Engineering
업무 규칙과 승인 지점을 정의하고 LLM을 오케스트레이션하는 에이전트를 설계·구축합니다.
- LLM 오케스트레이션
- RAG
- 평가와 가드레일
AX 엔지니어링 파트너, 노벤티스반복은 AI에게,
판단은 사람에게.
AI 에이전트부터 데이터, 서비스 구축까지.
기술을 연결해, 기업의 일하는 방식을 바꿉니다.
AI 에이전트데이터 파이프라인풀스택 엔지니어링
우리가 하는 일
따로 있던 기술을,
하나의 업무 흐름으로.
네 가지 전문 영역을 연결합니다.
고객사의 현장에서 검증한 기술로
실제로 작동하는 자동화를 만듭니다.
미디어·콘텐츠Media & Content
다국어 자막·번역, 콘텐츠 변환과 검수처럼 반복되는 콘텐츠 운영 업무를 파이프라인으로 자동화합니다. 제작 대행이 아니라 고객사 팀이 쓰는 시스템을 만듭니다.
- Generative AI
- STT·TTS
- LoRA
마케팅·데이터Marketing & Data
소재 생성부터 게시·성과 분석·이슈 모니터링까지 운영 루프를 자동화합니다.
- Ad Ops 자동화
- 모니터링·분석
- KPI 대시보드
서비스 플랫폼Platform
iOS·Android 앱, 웹, 백엔드, 운영 어드민을 풀스택으로 구축합니다.
- Swift·Kotlin
- Flutter·Next.js
- Supabase·PostgreSQL
고객과 만든 변화
현장에서 쌓아 온,
변화의 기록.
연구에서 납품, 그리고 운영까지.
실제 고객사와 만든 프로젝트입니다.
13개국0
AI 자막과 더빙 번역
토콤미디어 납품
콘텐츠의 언어를 넓히고,
운영의 반복을 줄이다.
자막·더빙 번역 시스템, 마케팅 운영 자동화, 커스텀 CMS 에이전트
2026.01제네시스랩
Agentria 플랫폼 테스트 및 Agent 설계 자문
레드독컬처하우스
콘텐츠·글로벌 현지화 협력 MOU
토콤미디어
AI 자막·번역(13개국), 마케팅 운영 자동화, CMS 에이전트
케이숏
숏드라마 OTT 앱과 어드민
우유자조금
미디어 모니터링 시스템
폭스에듀
교육용 쇼츠 플랫폼 PoC
하비토 (Habito)
AI 가족 태스크 매니저 서비스 (자사 서비스)
함께 일하는 방식
시작은 진단.
목적은, 일의 변화.
자동화할 일과 사람이 판단할 일을 나누고,
검증된 범위부터 운영으로 연결합니다.
- 01
AX 진단
반복 업무와 데이터 흐름을 확인해 자동화 대상, 사람이 판단할 지점, 승인이 필요한 지점을 나눕니다.
- 02
에이전트 설계
업무별 입력·출력·승인 규칙과 실패 시 사람에게 넘기는 조건을 정합니다. 브랜드 사실과 말투 기준을 먼저 고정합니다.
- 03
구축·PoC
실제 업무 데이터로 에이전트를 만들고 결과를 사람이 검토합니다. 검증된 범위만 운영으로 넘깁니다.
- 04
운영·고도화
처리량, 오류, 검토 시간을 측정하고 같은 기준으로 다시 재서 에이전트 범위를 넓힙니다.
노벤티스의 생각
AX를 현장에서
풀어 가며 배운 것.
하네스, 결정 모델, MCP, GEO와 Block·제조 AX 사례.
지금 쓰는 기술을 지금 쓰는 말로 씁니다.
회사 AI 예산은 직원 1명당 얼마로 잡나: Ramp AI 지수로 본 월 지출과 단가가 내려갈 때의 견적·약정 확인법
미국 기업 8만 5천여 곳의 지출 데이터로 만드는 Ramp AI 지수에 따르면 2026년 9월 AI에 돈을 낸 회사의 직원 1명당 월 AI 지출은 중간값 15.70달러, 상위 10% 813.43달러, 상위 1% 9,567.53달러였습니다. 10월 23일로 끝난 주 토큰 사용량은 한 달 전보다 37.1% 늘었지만 지출은 8.9% 늘었고 OpenAI·Anthropic 합산 100만 토큰당 평균 단가는 26.8% 내렸습니다. AI 예산을 직원 수가 아니라 업무량으로 잡는 법과 견적·약정에 적을 것, 구축 업체에 물을 질문을 정리했습니다.
구축 업체가 말한 AI 모델을 정말 쓰고 있나: Anthropic FlashProve(증명 가능한 추론) 연구로 본 계약·검수의 모델 확인법
Anthropic은 2026년 11월 2일 응답이 약속한 모델에서 나왔는지 암호학적으로 증명하는 연구 프로토타입 FlashProve를 Apache 2.0으로 공개했습니다. 아직 상용 서비스에 쓸 단계는 아니지만, 라우팅 서비스가 비용 때문에 몰래 다른 모델로 바꾸는 문제를 공급사가 직접 사례로 들었다는 점은 AI 에이전트를 맡기는 회사에 바로 쓸모가 있습니다. 지금 계약과 검수에서 모델을 확인하는 방법과 업체에 물을 질문을 정리했습니다.
사내 데이터로 숫자를 답하는 AI 에이전트, 업무 용어 정의부터: 엔비디아 Auto Ontology로 본 구축 확인법
사내 데이터에 '지난달 매출'이나 '활성 고객 수'를 묻는 AI 에이전트는 SQL보다 그 말의 회사 기준을 먼저 알아야 틀리지 않습니다. 엔비디아가 GitHub에 공개한 Auto Ontology(Apache 2.0)는 업무 용어 정의 층을 만들어 쿼리를 정의·데이터 계보와 대조하고 답마다 실행한 SQL과 출처를 붙입니다. 이 설계로 숫자 답 에이전트를 맡길 때 회사가 정할 것과 업체에 물을 질문을 정리했습니다.
함께 가능성을 넓히는 파트너
Genesis LabAI 기술 자문, Agentria 플랫폼 테스트·Agent 설계 자문
Red Dog Culture House콘텐츠와 글로벌 현지화 MOU
Adone Studio콘텐츠 로컬라이제이션
PlaymoreAI 소셜 플랫폼(아미고) 협업
IMING온라인 통합 마케팅 대행사 협업
Webground온라인 통합 마케팅 대행사 협업
W Korea패션·라이프스타일 미디어 협업
Healing Hub한국 피부과·성형외과 해외 파트너십 플랫폼 협업
궁금한 점이 있나요?
AX의 시작부터 노벤티스와의 협업까지.
PoC를 검토하고 운영으로 넘기기 전에 무엇을 확인하나요?
노벤티스의 공개 절차는 실제 업무 데이터로 결과를 검토하고 검증된 범위를 운영으로 연결하는 것입니다. 도입을 검토할 때는 검수 책임자와 승인·반려 기준, 처리량·오류·검토 시간의 측정 기준, 실패 시 사람에게 넘기는 조건과 운영 전환 범위를 제안서·계약서에서 확인하세요. 이 확인 항목은 개별 프로젝트의 기능이나 성과를 보장하는 문구가 아닙니다.
노벤티스(Noventis)는 무엇을 하는 회사인가요?
노벤티스는 AI 에이전트, 데이터 파이프라인, 풀스택 엔지니어링을 하나로 묶어 기업 고객의 업무를 자동화하는 AX(AI 전환) 엔지니어링 팀입니다. 2025년 7월 서울 마포에서 설립했고, AI 에이전트·미디어·마케팅 데이터·서비스 플랫폼 네 영역을 고객사 프로젝트로 검증했습니다. 영상·광고 콘텐츠를 대신 만드는 제작사가 아니라, 기업의 반복 업무를 자동화하는 시스템을 설계·구축하는 회사입니다.
AX(AI 전환)란 무엇인가요?
AX는 AI Transformation의 약어로, 반복 업무는 AI 에이전트가 수행하고 판단과 승인은 사람이 맡는 운영 모델로 조직의 일하는 방식을 바꾸는 것입니다. 노벤티스는 '반복은 AI에게, 판단은 사람에게'라는 원칙으로 진단, 설계, 구축, 운영까지 맡습니다.
출처: 산업통상부 · 제조 AX(M.AX) 성과: 170개 사업장 생산성 30% 개선 (서울신문, 2026-09-11) · 대한민국 정책브리핑 · 대규모 AX 사업 본격 시동
노벤티스는 어떤 업무를 자동화해 봤나요?
네 가지 도메인을 실제 고객 프로젝트로 검증했습니다. (1) AI 에이전트: 제네시스랩 Agentria 플랫폼 테스트·Agent 설계 자문, 고객사 CMS·마케팅 운영 에이전트. (2) 미디어·콘텐츠: 폭스에듀 교육용 쇼츠 PoC, 13개국 AI 자막·더빙 번역. (3) 마케팅·데이터: 마케팅 운영 자동화, 우유자조금 미디어 모니터링 시스템(운영 중). (4) 서비스 플랫폼: 케이숏 숏드라마 OTT 앱과 어드민, iOS·Android·백엔드 풀스택.
노벤티스에 어떻게 문의하나요?
공식 이메일 contact@noventis.io 로 문의해 주세요. 한국어와 영어로 응대합니다. 주소는 서울특별시 마포구 연남로 13, 4층입니다.