2026년 1월 16일 | 심층 연구 결과 보고서
본 보고서는 우리 AI 플랫폼의 Playground 기능에 대한 심층 연구 결과를 담고 있습니다. 경쟁사(OpenAI Playground, LangSmith, Vertex AI Studio, Azure AI Studio, Amazon Bedrock, Databricks Mosaic AI 등) 대비 우리만의 핵심 차별점 10가지를 도출하고, 이를 Mock UI/UX에 반영할 수 있는 구체적인 가이드를 제시합니다.
핵심 발견사항:
설명: 사용자가 입력한 문제의 복잡도를 자동으로 분석하여 단순 프롬프트, RAG, 또는 멀티 에이전트 워크플로우 중 최적의 실행 모드를 제안합니다.
근거 (허브 문서):
"AI LLM 에이전트의 필요성" 문서에서 문제를 Level 1(구체적/명확) ~ Level 4(고도 추상성/창의성)로 분류하고, 각 레벨에 적합한 접근 방식(간단한 프롬프트 vs 멀티 에이전트)을 제시합니다.
경쟁사 비교:
UI 매핑:
섹션: Mode Selector (좌측 패널)
컴포넌트: "문제 난이도 자동 분석" 토글 + 추천 모드 표시 (Prompt / RAG / Multi-Agent)
카피: "AI가 문제를 분석하여 최적의 실행 모드를 추천합니다"
설명: 드래그 앤 드롭 방식으로 Agent, Tool, RAG Node를 연결하여 워크플로우를 시각적으로 설계하고, 이를 재사용 가능한 템플릿으로 저장합니다.
근거 (허브 문서):
"AI Platform 도입 전략서"에서 강조: "Agent 개발을 위한 공통 표준, 개발 플랫폼, 재사용 구조가 마련되어 있지 않음... 개발 산출물이 플랫폼 자산으로 축적되지 않고 과제 단위로 소멸됨"
경쟁사 비교:
UI 매핑:
섹션: Workflow Canvas (중앙 메인 영역)
컴포넌트: Node Library (Agent/Tool/RAG) + Canvas + Connection Lines
카피: "Workflow로 만드세요, 대화 기록으로 끝내지 마세요"
설명: Playground 내부에 Evaluation 도구가 내재화되어 있어, 실험 즉시 품질/환각/비용 지표를 측정하고 Before/After 비교 리포트를 생성합니다.
근거 (허브 문서 + 경쟁사 분석):
"AI Platform 도입 전략서": "Evaluation 도구 및 방법론 제공... 구현된 AI 시스템에 대한 평가(Evaluation) 체계가 일관되게 적용되지 못함"
2025 AI Observability 트렌드: "Modern platforms integrate evaluation directly into CI/CD... One-click conversion of production logs to test cases"
경쟁사 비교:
UI 매핑:
섹션: Evaluation Panel (우측 패널)
컴포넌트: Test Suite Runner + Before/After 비교 차트 + 품질 스코어카드
카피: "실험과 동시에 평가하세요 - 품질/환각/비용을 즉시 측정"
설명: Playground 실험 단계부터 Cost/Latency/Token 사용량이 자동 기록되고, 운영 단계로 배포 시 동일한 관측 체계가 유지됩니다.
근거 (허브 문서):
"AI Platform 도입 전략서": "LLMOps / AgentOps / DevOps 통합... 품질·환각·비용·자원 관측... 모델, 프롬프트, Agent에 대한 버전 관리 및 변경 이력 추적이 체계적으로 이루어지지 못함"
경쟁사 비교:
UI 매핑:
섹션: Observability Dashboard (하단 고정 패널)
컴포넌트: Real-time Cost Meter + Latency Chart + Token Counter
카피: "Deploy-ready 실험 - 운영 지표가 실험과 함께 기록됩니다"
설명: 실험 결과물을 "Save as Asset" 버튼으로 즉시 조직 자산으로 등록하고, Marketplace를 통해 팀/조직 전체에 공유합니다.
근거 (허브 문서):
"AI Platform 도입 전략서": "Model/Agent/Tool Marketplace 운영... 검증된 AI 자산 확산... 개발 산출물이 플랫폼 자산으로 축적되지 않고 과제 단위로 소멸됨"
경쟁사 비교:
UI 매핑:
섹션: Asset Bar (상단 고정)
컴포넌트: "Save as Asset" 버튼 + "Publish to Marketplace" 버튼 + Version Tag
카피: "템플릿으로 시작, 자산으로 끝"
설명: 여러 에이전트(전략가, 분석가, 창의가, 평가자)가 협업하여 복잡한 문제를 해결하는 과정을 시뮬레이션하고, 각 에이전트의 기여도를 시각화합니다.
근거 (허브 문서):
"AI LLM 에이전트의 필요성": "멀티 에이전트 방식의 구조와 활용... 전략가 에이전트: 문제의 전반적인 방향 설정, 분석가 에이전트: 데이터 수집 및 심층 분석, 창의가 에이전트: 혁신적인 아이디어 제안, 평가자 에이전트: 제안된 아이디어의 타당성 검토"
경쟁사 비교:
UI 매핑:
섹션: Agent Collaboration Panel (워크플로우 캔버스 우측)
컴포넌트: Agent Role Selector + Collaboration Timeline + Contribution Chart
카피: "한 명이 아닌 팀으로 - 에이전트 협업 시뮬레이션"
설명: Agent Development Kit(ADK), SDK, 그리고 검증된 템플릿을 제공하여 개발자의 역량 편차를 구조적으로 흡수합니다.
근거 (허브 문서):
"AI Platform 도입 전략서": "ADK·SDK·Template 자원 제공... 구현자의 역량 편차를 구조적으로 흡수할 수 있는 개발 체계 필요"
경쟁사 비교:
UI 매핑:
섹션: Template Library (좌측 패널)
컴포넌트: Template Browser + "Export as Code" 버튼 + ADK 통합
카피: "검증된 템플릿으로 시작하세요 - ADK로 확장하세요"
설명: 최신 LLM, 멀티모달, 문서 파서(OCR/Parser)를 플랫폼 차원에서 사전 검증하고, GA 상태/국내 리전/금융권 사용 가능성을 명시하여 제공합니다.
근거 (허브 문서):
"AI Platform 도입 전략서": "최신 LLM·멀티모달·Parser 사전 검증 • GA/국내리전/금융권 사용 가능성 검증 • 버전 관리 및 EOL 정책 수립"
경쟁사 비교:
UI 매핑:
섹션: Service Catalog (상단 드롭다운)
컴포넌트: Model/Tool Selector + "검증 완료" 배지 + EOL 정보
카피: "플랫폼 검증 완료 - GA/국내리전/금융권 적합성 보장"
설명: Playground 실험 결과를 GitHub Actions 등 CI/CD 파이프라인에 자동 연동하여, 평가 결과가 Pull Request에 직접 표시됩니다.
근거 (경쟁사 분석):
2025 AI Observability 트렌드: "Native GitHub Action posts eval results directly to your pull requests... Production logs are correlated with traces and model inputs, which feed directly into automated evaluations running in CI/CD"
경쟁사 비교:
UI 매핑:
섹션: Integration Settings (설정 모달)
컴포넌트: "Connect to GitHub" 버튼 + CI/CD 파이프라인 상태
카피: "PR에 평가 결과가 자동 표시됩니다"
설명: 단순 프롬프트 엔지니어링을 넘어 워크플로우 설계가 핵심 역량임을 강조하고, 이를 Playground 경험의 중심에 배치합니다.
근거 (경쟁사 분석):
2025 AI 트렌드: "Prompt Engineering Is Dead. Long Live Workflow Engineering... The skill of 2026 is Workflow Engineering... Workflows matter more than models"
경쟁사 비교:
UI 매핑:
섹션: 전체 UI 메시지
컴포넌트: 온보딩 투어 + 상단 헤더 메시지
카피: "Prompt가 아니라 Workflow를 만드세요 - 2026년의 핵심 역량"
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Asset Bar (상단 고정) │
│ [Save as Asset] [Publish] [Version Tag] [Settings] │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
┌──────────────┬───────────────────────────────┬──────────────┐
│ │ │ │
│ Mode │ Workflow Canvas │ Evaluation │
│ Selector │ (Agent/Tool/RAG Nodes) │ Panel │
│ │ │ │
│ Template │ [Drag & Drop Interface] │ Test Suite │
│ Library │ │ Runner │
│ │ Connection Lines │ │
│ │ Visual Builder │ Before/ │
│ │ │ After │
│ │ │ Compare │
│ │ │ │
│ │ │ Quality │
│ │ │ Scorecard │
│ │ │ │
└──────────────┴───────────────────────────────┴──────────────┘
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Observability Dashboard (하단 고정) │
│ [Cost Meter] [Latency Chart] [Token Counter] [Logs] │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
| 섹션 | 위치 | 주요 컴포넌트 | 연결 USP |
|---|---|---|---|
| Mode Selector | 좌측 패널 상단 | • 문제 난이도 자동 분석 토글 • 추천 모드 표시 • Prompt / RAG / Multi-Agent 선택 |
USP #1 |
| Template Library | 좌측 패널 하단 | • 템플릿 브라우저 • "Export as Code" 버튼 • ADK 통합 링크 |
USP #7 |
| Workflow Canvas | 중앙 메인 영역 | • Node Library (Agent/Tool/RAG) • Drag & Drop Interface • Connection Lines • Visual Builder |
USP #2, #10 |
| Agent Collaboration Panel | 캔버스 우측 오버레이 | • Agent Role Selector • Collaboration Timeline • Contribution Chart |
USP #6 |
| Evaluation Panel | 우측 패널 | • Test Suite Runner • Before/After 비교 차트 • 품질 스코어카드 • 평가 히스토리 |
USP #3 |
| Asset Bar | 상단 고정 | • "Save as Asset" 버튼 • "Publish to Marketplace" 버튼 • Version Tag • Integration Settings |
USP #5, #9 |
| Service Catalog | 상단 드롭다운 | • Model/Tool Selector • "검증 완료" 배지 • EOL 정보 • GA/리전 정보 |
USP #8 |
| Observability Dashboard | 하단 고정 | • Real-time Cost Meter • Latency Chart • Token Counter • Trace Logs |
USP #4 |
X축 (Workflow Orchestration 성숙도): High (9/10)
Y축 (Platform Integration 수준): High (9/10)
우리는 워크플로우 오케스트레이션과 플랫폼 통합 모두에서 최고 수준을 달성하여 경쟁사 대비 차별화된 위치를 점유합니다.
2025년 AI 플랫폼 트렌드는 "Workflow Engineering"과 "Evaluation-Ops Integration"으로 진화하고 있습니다. 우리는 이 두 축 모두에서 선도적 위치를 확보하고 있습니다.
사용자 입력: "동남아 시장 진입을 위한 비즈니스 전략을 수립하고, 리스크를 평가하며, 초기 6개월 로드맵을 제시해줘"
AI 자동 판단: "이 문제는 Level 3 (추상적이고 복잡한 문제)로 분류됩니다. 멀티 에이전트 모드를 추천합니다."
자동 생성된 워크플로우:
자동 평가 항목:
저장 옵션:
기대 효과
단순 프롬프트로는 불가능했던 복잡한 전략 수립이 멀티 에이전트 협업을 통해 가능해지고, 결과물이 조직 자산으로 남아 다음 프로젝트에서 재사용됩니다.
사용자 입력: "제품 매뉴얼 기반 고객 지원 챗봇을 만들어줘. 제품 관련 질문에 정확하게 답변해야 해"
AI 자동 판단: "이 문제는 Level 2 (복잡하지만 구체적)로 분류됩니다. RAG + 단일 에이전트 모드를 추천합니다."
선택한 템플릿: "RAG 기반 Q&A 챗봇 템플릿 v2.3"
실행:
배포 준비:
기대 효과
템플릿 기반 시작으로 개발 시간을 80% 단축하고, 실험 단계부터 운영 지표가 가시화되어 배포 후 예상치 못한 비용/성능 문제를 방지합니다.
검색: "고객 피드백 분석 에이전트"
발견: "고객 피드백 자동 분석 워크플로우 v1.2" (5회 재사용, 평균 평가 4.5/5)
수정 내용:
자동 비교 리포트:
| 지표 | Before (v1.2) | After (v2.0) | 개선율 |
|---|---|---|---|
| 정확도 | 87% | 93% | +6% |
| 응답 시간 | 2.3초 | 1.8초 | -22% |
| 비용 (100건) | $1.20 | $1.45 | +21% |
판단: 정확도와 속도 개선이 비용 증가를 상쇄하므로 v2.0 배포 결정
기대 효과
조직 내 검증된 자산을 재사용하고, Before/After 비교를 통해 객관적으로 개선을 입증하며, 버전 관리를 통해 지속적인 개선 사이클을 구축합니다.
핵심 발견: 우리 AI 플랫폼의 Playground는 경쟁사 대비 10가지 명확한 차별점을 가지고 있으며, 특히 "문제 난이도 기반 자동 모드 전환", "재사용 전제의 워크플로우 설계", "평가-운영 일체화"에서 독보적인 위치를 점유합니다.
Mock UI 개발 시 우선순위 권장사항
시장 포지셔닝 전략
다음 단계 실행 계획
본 보고서는 허브 문서('AI Platform 도입 전략서', 'AI LLM 에이전트의 필요성', 'LLM Agent 리서치')와
경쟁사 분석(OpenAI Playground, LangSmith, Vertex AI Studio, Azure AI Studio, Amazon Bedrock, Databricks Mosaic AI 등)을
바탕으로 2026년 1월 16일 작성되었습니다.
심층 연구 수행: AI Research Team