솔로몬텍, '2026 AI festa참가 및 Salesforce AI Agent PoC 공개’
'사람이 정하고, AI 에이전트 조직이 구축하고 운영합니다'
AI 에이전트, 업무를 수행하는 조직으로 진화하다
AI는 이제 질문에 답하는 수준을 넘어 실제 업무를 실행하는 방향으로 발전하고 있습니다. 특히 여러 AI 에이전트가 역할을 나눠 협력하는 Agentic AI는 기업의 업무 방식에 새로운 가능성을 보여주고 있습니다.
그렇다면 AI 에이전트가 기업의 시스템을 직접 구축하고, 운영 중 발생하는 장애까지 스스로 찾아 해결할 수 있을까요?
솔로몬텍 솔루션사업실(이하 솔루션사업실)은 이 질문에 답하기 위해 약 8주간 PoC(Proof of Concept)를 진행했고, 그 결과를 10월 6일부터 8일까지 서울 코엑스에서 열린 'AI 페스타 26'에서 공개했습니다.
과학기술정보통신부가 주최한 이번 행사는 212개 기업, 501개 부스가 참여한 역대 최대 규모로 개최되었습니다.
솔루션사업실은 원더무브의 AI 에이전트 플랫폼 ClawPod 부스(X-04)에서 'AI Salesforce' 분야를 담당했습니다. PoC는 가상 회사 'DVX'의 Salesforce 검증 환경에서 진행했으며, 요구사항 정의와 장애 시나리오, 완료 기준, 최종 판정은 솔로몬텍이 직접 설계했습니다.
사람이 정하고, AI Agent 조직이 일한다
PoC에는 AI Agent 개발 조직과 AI Agent 운영 조직, 두 조직이 참여했습니다. 조직마다 리더 Agent 1개와 설계·개발·QA·DevOps 등 역할별 Agent 5개를 두어 총 12개의 AI 에이전트가 일했습니다. 각 Agent는 전용 가상 PC에서 GitHub, Jira, Confluence, Salesforce Org를 사람 개발팀과 똑같이 사용했고, 담당자는 VNC로 각 Agent의 PC 화면을 실시간으로 모니터링할 수 있습니다.
조직 구성도 사람이 결정했습니다. 리더 Agent가 처음 제안한 개발 조직에는 개발 Agent가 1개뿐이었고, 담당자는 개발 단계에서 비중이 낮은 보안 역할을 빼고 개발 Agent를 1개 더 배치했습니다.
1. AI Agent 개발 조직: 시스템 구축부터 장애 주입까지
AI Agent 개발 조직은 담당자가 확정한 요구사항 문서(PRD)를 받아 9단계로 일했습니다. 리더 Agent가 Jira에 티켓을 발행하면 개발 Agent가 구현하고, QA Agent가 코드를 리뷰합니다. 코드 병합은 담당자가 승인하고, DevOps Agent가 Salesforce Org에 배포한 뒤 QA Agent가 화면 테스트를 진행합니다.
그 결과 필수 기능 15건과 통합 업무 12단계 검증을 모두 통과했습니다. DevOps Agent는 모든 검증을 통과한 정상 상태를 GitHub에 'baseline/v1.0'으로 확정했습니다.
핵심 설계: 시스템을 만든 조직이 장애를 심는다
AI Agent 개발 조직의 마지막 임무는 자신이 만든 시스템에 장애를 심는 것이었습니다. 솔로몬텍이 설계한 시나리오에 따라 개발 Agent가 장애 10건을 만들고, DevOps Agent가 이를 Salesforce Org에 배포했습니다. 장애는 오브젝트 설정, Lightning 페이지, 권한, Apex, Flow, 보고서, 데이터, 에러 모니터링 등 Salesforce의 여러 구성요소에 고르게 걸쳐 있습니다. 여기에 운영 변경 요청 1건을 더한 11건의 시나리오를 운영 조직에 넘겼습니다.
이 구조가 이번 PoC에서 가장 중요한 설계입니다. 장애를 심은 개발 조직만 위치와 정답을 알고, 고쳐야 하는 운영 조직은 고객 문의만 받습니다. 문제를 낸 쪽과 푸는 쪽을 분리해, 정답을 알고 고치는 짜인 시연이 될 수 없게 만들었습니다. 또 시스템을 직접 만든 조직이 장애를 심기 때문에, 실제 운영에서 일어날 법한 장애를 정확한 위치에 재현할 수 있습니다.
2. AI Agent 운영 조직: 고객 문의만으로 장애를 찾아 복구
AI Agent 운영 조직은 개발 조직이 남긴 완료보고서, PRD, 구축 명세서, 테스트 결과서를 인계받아 업무를 익혔습니다. 이후 고객 문의가 들어오면 운영 Jira에서 접수부터 종료까지 5단계로 관리하며 원인을 직접 찾아 고쳤습니다.
서비스 리포트 PDF가 생성되지 않는다는 문의를 예로 들면, 리더 Agent가 티켓을 등록하고 설계 Agent가 해결 방안을 제시한 뒤 개발 Agent가 코드를 수정했습니다. QA Agent는 기준에 맞지 않는 수정안을 반려(NO-GO)했고, 보안 Agent도 권한·데이터 영향이 확인될 때까지 승인을 보류했습니다. 두 Agent가 모두 통과(GO)시킨 수정본만 배포됐고, 담당자가 PDF 생성을 직접 확인한 뒤 종결을 지시했습니다.
이렇게 11건 모두 복구 후 종결했습니다. 권한 변경 같은 경우 운영 방침에 따라 반드시 담당자가 확인하여 수정했습니다.
솔로몬텍이 확보한 사업 기회와 경쟁력
01. ClawPod 기반 사업 파트너십
솔로몬텍은 9월 30일 원더무브와 ClawPod 플랫폼 공급 및 사업 파트너십을 체결했습니다. 이를 바탕으로 ClawPod 기반 Salesforce 구축·운영 서비스(AMS)를 솔로몬텍의 이름으로 제공할 수 있는 기반을 확보했습니다.
02. AI 에이전트 구축·운영 방법론
AI 에이전트 조직 설계, 검증 설계 체계, 11건의 장애 시나리오, 운영 문서 체계와 함께 8주간의 시행착오에서 얻은 경험을 확보했습니다.
03. 신뢰할 수 있는 AI 운영 체계
AI 에이전트 간 교차 검증과 담당자 승인을 결합한 구조를 PoC에서 확인했습니다. 이 구조를 서비스에도 적용해, 고객 시스템에 반영하기 전에는 솔로몬텍 전문가가 직접 검토하고 승인합니다.
AI의 가치는 실제 업무에서 완성됩니다
이번 PoC는 AI 에이전트가 업무 보조 도구를 넘어, 사람의 통제 아래 기업 시스템의 구축과 운영에 직접 참여할 수 있다는 가능성을 보여준 사례입니다.
현장을 방문한 관람객들은 AI 에이전트들이 사람 조직처럼 역할을 나누어 시스템을 구축하고 장애까지 해결하는 과정에 높은 관심을 보였습니다. 특히 장애 위치나 해결 방법을 알려주지 않았음에도 고객 문의만으로 문제를 찾아 복구하는 장면과, 한 AI 에이전트의 수정안을 다른 AI 에이전트가 반려하는 과정이 주목을 받았습니다. AI 에이전트 간 상호 검증에 놀라움을 나타내는 한편, 실제 운영 업무에 적용할 수 있는지 묻는 질문도 이어졌습니다.
솔로몬텍은 이번 PoC에서 확보한 경험과 검증 방법론을 바탕으로, 고객의 업무 환경에 맞는 AI 에이전트 기반 Salesforce 구축·운영 방안을 지속적으로 발굴해 나갈 계획입니다.
AI 기술을 실제 업무의 실행으로 연결하는 것, 솔로몬텍이 만들어가는 Agentic AI의 방향입니다.
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