사조시스템즈의 사내 ERP 데이터 기반 Agentic AI 구축 여정 – Strands Agents SDK와 Kiro 활용기

핵심 내용

• 사내 ERP 회계 데이터(FI) 기반 Agentic AI를 구축한 과정과 설계 변경 경험
• Strands Agents SDK의 Multi-Agent 패턴 비교 후 Agents-as-Tools 구조를 채택
• Kiro와 SDD 기반 개발로 요구사항 명세, 역할 분리, 하네스 적용을 통해 개발 흐름 정리
• 인증(JWT), 데이터 추출, JSON 파일 생성, Excel·메일 발송 같은 후속 작업까지 연결하는 에이전트 프로토타입 구현

선택 이유

• 하위 에이전트가 서로 직접 소통할 필요가 없고 Supervisor 지시만 받으면 되는 구조
• Graph 패턴은 초기 설계에선 시도했지만 Context 관리 복잡도로 인해 단순한 오케스트레이션 구조가 더 적합

장단점

• 장점: Context 절약, 역할 분리 명확화, 데이터 파일화로 LLM 입력 부담 완화
• 장점: 실제 업무에서 차대 균형 검증, 회계 분석, 상위 거래처 분석의 처리 시간 단축 가능성 확인
• 단점: 세션 상태, 토큰 만료, 환경 명세 누락 등 Context 공유 실패 시 동작 불안정

주의할 점

• 승인/거절 같은 중간 상태는 터미널과 웹 UI에서 처리 방식이 달라 세션 보존 설계 필요
• JWT 만료, HTTP 상태 코드, 에러 응답 규격을 에이전트가 이해할 수 있도록 별도 명세 필요
• 권한 관리와 데이터 접근 범위는 별도 설계가 필요한 영역