기업 업무 자동화의 진화, Brity Automation (2) Automation Agent, 실효성 있는 자동화 혁신의 실현

Brity Automation의 진화

(1) 하이퍼오토메이션 레벨로 발전

생성형 AI와 에이전틱 AI 기술이 시장 환경을 변화시키는 가운데, 2024년 삼성SDS는 업무 자동화 솔루션을 하이퍼오토메이션 레벨로 도약하기 위해 업스테이지, 구글, 네이버와 같은 혁신적인 플레이어들과 협력하여 기능을 개발할 수 있도록 ‘오픈 플랫폼’을 선언했습니다. 이러한 변화를 상징적으로 보여주기 위해 솔루션명을 'Brity RPA'에서 'Brity Automation'으로 리브랜딩하고, 생성형 AI의 기능을 전면적으로 통합하여, 'Copilot', 'Auto-healing', 'Automation Agent, 'LLM-Apps.' 등의 기능을 선보였습니다.

[그림 1] 업무 자동화 솔루션 ‘Brity Automation’ 로드맵 (출처: 발표자 제작)

Brity Automation Roadmap

• 2019~ Task Automation (RPA...)
• ~2023 Process Automation (BPA, HITL, RPA...)
• 2023~ Cognitive Process Automation (Doc,AI,Decision,RPA,BPA,HITL...)
• 2024~ Digital Colleague Platform (Gen. AI +, Agentic AI

당시 삼성SDS는 시대를 앞서가는 개념인 에이전트에 대해서도 발표했으며, 랭플로우(Langflow) 디자이너를 탑재하고, RAG로 대표되는 LMM-Apps.를 BPA나 RPA와 연계해 가장 경제적이고 빠르게 설계 및 구현할 수 있는 환경을 제공하겠다고 약속했습니다. 생성형 AI 플랫폼에 투자한 기업들은 "GPU 인프라와 전용 LLM을 도입했지만, 무엇을 해야 할지 모르겠다."라는 고민이 많습니다. 또한, RAG(Retrieval-Augmented Generation)와 같은 시스템을 구축하는 과정에서 약간의 실망감을 느끼는 경우도 적지 않습니다. Brity Automation의 LLM-Apps.는 생성형 AI 플랫폼에 비해 성능이나 LLMOps 등의 기능은 다소 부족할 수 있지만, RPA나 BPA와 연계하여 시나리오 태스크의 일부로 LLM 기능을 직접 만들어 활용할 수 있는 환경을 제공합니다.

2025년 현재, 이러한 기능들은 지속적으로 고도화되고 있습니다. Copilot의 경우, Brity Automation의 명령어를 잘 이해하도록 파인튜닝한 전용 모델을 탑재하여 프로세스 디자인의 정확도와 완성도를 높이고, 사용자 경험(CX)을 완전히 개편하여 스텝 바이 스텝으로 동작할 수 있는 방향으로 전환하고 있습니다. Auto-healing 기능은 RPA 고객들의 높은 관심과 기대를 받았지만, 실제 구현에서는 아쉬운 부분도 있었습니다. RPA의 고질적인 문제는 룰 기반 시나리오가 진행되는 도중 예상치 못한, 즉, 룰 안에서 정의되지 않은 이벤트가 발생하면 실패할 수밖에 없다는 점입니다. Auto-healing은 이러한 상황을 이해하고 자동으로 복구하겠다는 개념입니다. 기존에는 화면의 UI 변경이 발생할 때 코사인 유사도(Cosine Similarity)라는 수학적 알고리즘을 사용하여 복구하는 방식이 핵심 엔진이었습니다. 하지만, 이제는 웹사이트든 앱이든 상관없이 'UI를 이해하고 직접 실행할 수 있는 코어 엔진'으로 전환하여 대응 가능한 자동화 시나리오 범위를 확대하고 있습니다. 또한, LLM-Apps. 영역은 RAG를 독립적으로 사용하기보다는 RPA나 BPA 프로세스의 일부로 통합해서 활용하는 것이 주목적이므로, 시스템 간 연계를 더 쉽게 하고 AI 보안성을 대폭 강화하고 있습니다.

이러한 지속적인 혁신을 통해, Brity Automation은 국내 RPA 시장에서 64%의 점유율로 1위를 차지하고 있으며, 2025년 1월, 가트너의 'Voice of the Customer' 리포트에 '스트롱 퍼포머(Strong Performer)'로 등재되어, 실제 사용자들로부터 높은 만족도로 인정받고 있습니다.

(2) Brity Automation Agent의 진화

2024년 하반기부터 급부상하고 있는 에이전틱 AI(Agentic AI) 기술은 혁신적인 가능성을 보여주고 있지만, 현재로서는 기업 환경에 완전히 적용하기에는 여러 한계점이 존재합니다. 이러한 상황에서 삼성SDS의 Brity Automation은 에이전틱 AI 기술을 어떻게 접목하여 'Digital Colleague Platform'으로 진화해 가고 있을까요?

Brity Automation은 기본으로 돌아가 '두 가지 원칙'을 바탕으로 전략을 세웠습니다. 첫째, '하이퍼오토메이션 솔루션'이라는 본질적인 정체성을 유지하면서 에이전틱 AI 기술을 접목하는 것이고, 둘째, 고객에게 실질적인 가치를 제공하는 기능을 개발하는 데 중점을 두는 것입니다. 이를 실현하기 위해, 'Brity Automation Agent’에 'Hybrid Agent Framework' 개념을 적용했습니다.

해당 프레임워크는 안정적인 'Static Agent(RPA/BPA)'와 유연한 'Adaptive Agent(Agentic AI)'를 결합한 실용적인 접근 방식으로, 'Hybrid Orchestrator'에 의해 제어되고 실행됩니다. Hybrid Orchestrator는 마치 인간의 뇌와 같은 역할을 수행하며, 기업의 업무 수행을 위해 필요한 Agent들을 선택하고 배치하며, 적절한 Agent가 없을 경우 즉시 새롭게 동작하는 Agent를 구동시키는 기능을 담당합니다.

Static Agent는 기존의 RPA나 BPA로 구성된 프로세스로, 사전 정의된 워크플로우를 정확하게 준수하여 완결성, 정확성, 일관성이 뛰어난 특징을 가지고 있습니다. 이들은 'Orchestration Engine'에 의해 제어됩니다. 반면, Adaptive Agent는 1편에서 설명한 컴퓨터 제어 기능(CUA, Computer Using Agent) 방식이며, 사전 정의된 프로세스 없이도 모델 스스로 추론을 통해 실행 단계를 계획하고, Web이나 App UI를 이해하며 작업을 수행하는 에이전트입니다. Adaptive Agent는 이벤트 드리븐 방식으로 대응할 수 있는 '코레오그래피 엔진(Choreography Engine)'에 의해 제어됩니다. 두 종류의 에이전트는 각각 클러스터로 구성되며, 'Hybrid Control Plane'이 미션에 따라 적절한 에이전트를 선택하여 작업을 수행하는 구조입니다.

[그림 2] Brity Automation Agent - Hybrid Agent Framework (출처: 발표자 제작)

Brity Automation Agent Hybrid Agent Framework

Hybrid Orchestrator

Hybrid Ctrl. Plane

Static Process Orche.Engine Event-Driven Choreography Engine

Static Agent #01 *Static Agent Cluster RPA,BPA(Automated Process) → Static Agent Cluster

Adaptive Agent #01 *Adaptive Agent Cluster

기업 업무는 굉장히 루틴한 업무를 제외하고는 사용자가 에이전트에 작업을 지시하는 것보다, 시스템이 이벤트를 감지하고 자동으로 작업을 제안하는 방식이 사용자에게 더 의미 있고 유효한 접근 방식이 될 수 있습니다. 이러한 ‘이벤트 기반의 프로세스 트리거’를 구현하기 위해서는–기업의 레거시 시스템, 그룹웨어 및 3rd party app. 등–외부 시스템과의 연계로 발생하는 다양한 이벤트를 관찰하는 '이벤트 버스' 아키텍처와 각 이벤트가 특정 직원에게 얼마나 중요한지를 학습하여 그래프로 저장하는 '유저 프로파일링' 기술을 적용할 수 있습니다. 이를 통해, 구매 담당자의 메신저나 이메일에서 자재 불량이나 특정 자재의 부족에 관한 언급이 반복적으로 감지되면, 시스템이 자동으로 "자재 구매 프로세스를 시작하시겠습니까?"라고 제안하는 지능적인 업무 지원이 가능해집니다.

(3) Brity Automation Agent의 단계별 구현

Brity Automation은 고객에게 실질적인 가치를 제공하는 기능 개발이라는 핵심 원칙에 따라, Hybrid Agent Framework를 단계적으로 구현해 나가고 있습니다.

① 첫 번째 단계, 기존의 'Static Agent(RPA/BPA)'에 'Adaptive Agent'를 액티비티 카드 레벨로 통합하는 것입니다.
이러한 접근 방식의 필요성은 실제 사례를 통해 명확히 드러납니다. 약 2년 전, 패션유통 기업에서 특정 업무의 자동화를 위해 PoC를 진행했습니다. 해당 업무는 '매주 금요일마다 거래량 기준 상위 10개 사이트를 선정하고, 각 사이트에서 제품 정보를 추출해 보고서를 작성하여 이메일로 전송하는 시나리오'입니다. 언뜻 보기에는 전형적인 RPA로 자동화하기 적합한 반복적인 프로세스처럼 보이지만, 실제로는 RPA로 자동화하기 매우 어려운 대표적인 사례입니다. 그 이유는 'Top 10 사이트' 순위가 매주 거래량에 따라 변동되기 때문에, 자동화의 대상이 되는 쇼핑몰은 RPA가 동작하는 시점에서야 알 수 있습니다. 또한, 사이트마다 메뉴 구조가 상이하여 일관된 RPA 프로세스를 설계할 수 없는 문제도 존재합니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 Brity Automation은 Adaptive Agent를 고민하게 되었고, 카드 레벨로 통합해 가변적인 상황에서도 대응할 수 있도록 개발하고 있습니다. 실제 구현 방식을 살펴보면, Brity Automation의 디자이너 화면에서 RPA로 'Adaptive Agent' 카드를 제외한 나머지 프로세스 카드들을 미리 구성해 두고, 필요한 시점에 Adaptive Agent 카드만 추가하면 전체 프로세스가 완성되는 방식입니다.

[그림 3] Brity Automation Agent - Adaptive Agent Card 적용 (출처: 발표자 제작)

Brity Automation Agent Demo 1

Adaptive Agent 의 Card Lv. 적용: 쇼핑몰 제품정보 수집 자동화

거래량 Top10 Site 선정 → 제품A검색 + 데이터 추출(w/Prompt) → 보고서 작성 → 메일 발송

Adaptive Agent 카드를 생성하는 과정은 매우 직관적입니다. 디자이너 화면 좌측의 '작업' 메뉴를 클릭하여 '새 작업' 생성한 후, Adaptive Agent 카드의 '작업 이름'을 입력하고 '설명' 필드에 Adaptive Agent가 수행할 전체 과정을 자연어(프롬프트)로 한 번에 입력합니다. 이렇게 입력된 정보를 기반으로 Adaptive Agent가 자율적으로 판단해서 동작하게 됩니다. 마지막으로 '태스크 타입'에서 'Adaptive 작업 만들기'를 체크하면 설정이 완료됩니다.

이후, '다음' 버튼을 클릭하면, 사용자가 입력한 내용을 기반으로 AI가 단계별 실행 내용으로 구성된 'Adaptive Agent' 카드를 자동으로 생성합니다. 사용자는 각 단계를 추가하거나 삭제할 수 있으며, 단계별 프롬프트 내용을 직접 편집하여 에이전트의 동작을 더욱 정교하게 조정할 수 있습니다. 최종적으로 '생성' 버튼을 클릭하면 5개 단계로 구성된 'Adaptive Agent' 카드가 최종 완성되며, 기존 RPA 작업과의 연계를 위해 RPA에서 생성한 변수가 자동으로 삽입됩니다. 생성된 'Adaptive Agent' 카드는 드래그 앤 드롭 방식으로 기존 RPA 카드와 연결되어 전체 프로세스를 완성합니다.

[그림 4] Brity Automation Agent - Adaptive Agent Card 생성 화면 (출처: 발표자 제작)

Brity Automation Agent - Adaptive Agent Card 의 화면 캡쳐 이미지로 왼쪽에는 프로젝트 내 뎁스, 라이브러리 사이드바가 있고 중앙 화면에는 프로세스를 만드는 공간과 속성 모달창이 있으며, 하단에는 변수와 출력창이 있다.

실제 프로세스 실행 시, Adaptive Agent는 서로 다른 UI를 가진 상위 10개의 사이트에서 자율적으로 제품을 검색하고 데이터를 추출하는 복잡한 작업을 수행합니다. 이렇게 수집된 정보는 기존 RPA에 전달되어 보고서 작성 및 메일 발송 과정을 완료합니다.

여기서, Adaptive Agent는 어떤 방식으로 동작할까요? 예를 들어, Top 10 사이트 중 하나인 11번가 쇼핑몰에 접속했을 때, 동작하는 화면 정보에 박스가 그려지고 숫자도 표시됩니다. 이 박스는 웹 사이트의 메뉴나 텍스트와 같은 '객체 정보'를 나타내며, RPA나 자동화 시스템이 컨트롤할 수 있는 대상입니다. 생성형 AI는 각 웹사이트에서 추출된 객체 정보를 분석하여, 해당 웹사이트에서 어떤 액션을 수행해야 하는지 판단하고 실행합니다. 일련의 과정을 통해 각 사이트의 메뉴가 다르더라도 동일한 프롬프트로 동작할 수 있습니다. 이러한 기술적 접근은 단순히 ChatGPT나 Claude와 같은 생성형 AI에만 의존하는 것이 아니라, RPA의 '자동화 객체 인식’과 '생성형 AI' 기술을 접목한 혁신적인 방식입니다. 이를 통해, 추가적인 학습 비용 없이도 더 정확하게 작업을 수행할 수 있습니다.

[그림 5] Brity Automation Agent - 동일 프롬프트 기반 Adaptive Agent 화면 제어 과정 (출처: 발표자 제작)

Brity Automation Agent - 동일 프롬프트 기반 Adaptive Agent 화면 제어 과정을 캡쳐한 이미지로 11번가 쇼핑몰 사이트 화면이 있고 클릭이 가능한 텍스트, 메뉴, 상품 등의 링크에 넘버링 및 컬러박스로 구분되어 있다.

Brity Automation의 이러한 기술은 기존 RPA 사용 방법보다 직관적이고 간편합니다. 사용자가 RPA에 자연어 프롬프트를 입력하면 생성형 AI가 각 실행 단계를 추론하고 계획하여 Adaptive Agent를 생성하는 것이 핵심입니다. 본 기능은 2025년 10월 말에 정식 출시될 예정이며, 기존에 자동화하지 못했던 약 35~40%의 업무 영역까지 커버할 수 있을 것으로 기대하고 있습니다.

② 두 번째 단계, 'Hybrid Orchestrator'의 완전한 구현입니다.
이 단계에서는 사용자가 "내년 1분기에 A 제품 구매 프로세스 실행해 줘"와 같은 고수준 명령을 내리면, Brity Automation Agent가 부품별 재고원가나 시장가 분석 등 프로세스 실행에 필요한 선행 단계를 자동으로 파악하고 수행하여, 부품 구매를 진행하는 RPA Bot의 입력값(Input)으로 전달하여 자동화 프로세스를 실행할 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 궁극적으로 ‘시민 개발자'가 아닌 '시민 사용자'를 가능하게 하며, 2026년을 목표로 개발하고 있습니다.

2024년 에이전트 기능은 UI에 대한 제어 없이 자연어 기반으로 예약 프로세스 정도만 수행할 수 있었지만, Brity Automation Agent는 크게 발전하여 자연어 기반으로 다양한 업무를 수행할 수 있습니다. 실제 시연 사례를 살펴보면, 업무 자동화 운영자가 해외 물류 선사 사이트의 정기 점검으로 인한 자동화 프로세스 실패 원인 분석을 위해 일일이 실행 로그를 분석하고, 원인을 찾아내는 과정을 에이전트를 통해 효율적으로 수행하는 모습을 확인할 수 있습니다. 시연 환경은 RPA 수행 중 예외가 발생하여 자동 복구가 수행된 상황입니다.

[그림 6] Brity Automation Agent - 자동화 통합 제어 고도화 (출처: 발표자 제작)

Brity Automation Agent Demo 2

Automation Agent를 통한 자동화 통합제어 고도화

AI Agent UI 에서 자연어로,

• 프로세스 실행결과 조회/분석
• Context이해, UI제어 등 Auto-healing Coverage 확대
• 운영 프로세스로 실시간 변경 및 즉시 배포

Brity Automation Agent의 인터페이스는 메신저와 유사한 형태로, 사용자가 자연어로 명령을 입력하면 그에 맞는 동작을 수행합니다. 먼저, 운영자가 "어제 수행한 작업 내용을 보여줘"라는 요청에, 에이전트는 전날 수행한 내역을 표 형태로 정리해 보여주며, ‘화물 Tracking’ 프로세스에서 'Auto-healing'이 발생한 것을 확인할 수 있습니다. 상세 수행 결과를 파악하기 위해 "자동 복구한 상세 내역을 보여줘"라고 요청하면, 에이전트는 세 단계에 걸쳐 작업한 내용을 제공합니다. 추가로 "실패했던 프로세스 영상을 재생해 줘"라고 명령하면, 화물 정보를 시스템에 입력하는 과정에서 세션에 문제가 생겨 로그인 화면이 뜨며 실패한 상황을 보여줍니다. 이후, "자동 복구한 근거를 단계별로 보여줘"라고 요청하면, 에이전트는 자동 복구를 위해 추론했던 과정을 단계별로 표시해 줍니다. 에이전트는 로그 분석으로 문제가 있음을 탐지합니다. 화면을 분석하여 로그인 화면에서 문제가 발생되었음을 인지하고, 예전에 시도했던 아이디와 패스워드를 입력한 후 로그인을 시도합니다. 실제 로그인하여, 원래 수행하려고 했던 화면으로 돌아가 자동 복구가 완료되는 것까지 확인할 수 있습니다. 더 나아가, 에이전트는 복구한 과정을 프로세스에 반영할 것인지를 제안하고, 담당자가 "이벤트 핸들러로 등록해 줘"라고 응답하면 유사한 상황 발생 시 해당 프로세스를 자동 실행할 수 있습니다.

[그림 7] Brity Automation Agent - 수행 작업 제공 화면 (출처: 발표자 제작)

Brity Automation Agent - 수행 작업 제공 화면을 캡쳐한 이미지로 사용자가 "어제 작업한 수행 내용 보여줘" 라고 prompt 를 작성하자 Brity Automation Agent 가 상태, 프로젝트, 프로세스, 시작일시, 종료일시를 테이블 형식으로 보여주고 있다.

이러한 에이전트 기술을 통해 기업은 운영 전반의 많은 일을 효율화하고, 그 과정에서 발생하는 비용을 절감할 수 있습니다.

RPA의 한계를 넘어, Digital Colleague Platform으로

비즈니스 환경에서 하이퍼오토메이션을 위한 자동화 기술은 끊임없이 진화하고 있습니다. 그동안 RPA는 기업의 반복적이고 정형화된 업무를 자동화하는 데 큰 역할을 해왔지만, 한계점도 분명히 존재합니다. 특히, 운영 단계에서 자동화 프로세스가 빈번하게 변경되거나, 비정형 데이터로 일관된 출력을 생성하기 어렵거나, 시스템 UI가 자주 변화하는 등 가변성이 큰 업무를 자동화하는 데는 어려움이 있었습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해, Brity Automation은 ‘Adaptive Agent’와 고도화된 'Auto-healing' 기능을 포함하는 ‘Brity Automation Agent’를 개발하고 있습니다. 이는 RPA/BPA의 안정성과 에이전틱 AI의 유연성을 결합한 혁신적인 접근 방식으로, 2사분면 중심의 RPA가 다루지 못했던 1사분면으로의 확장 가능성을 보여주고 있습니다.

[그림 8] 업무 유형별 RPA 자동화 실현 가능성 (출처: 발표자 제작)

RPA Automation Feasibility by Task Type (Variability vs. Repetitiveness)

X,Y 축이 있는 분포표로 X축은 Variability, Y축은 Repetitiveness 이며 각 값은 0 2 4 6 8 10 으로 커짐

Low Automation Need(Variability 0~5, Repetitiveness 0~5)

nothing

Ideal for Automation(Variability 0~5, Repetitiveness 5~10)

Standardized Data Entry(2,9) Rule-based System Processing(3,8)

Difficult to Automate(Variability 5~10, Repetitiveness 0~5)

Creative Tasks(7,2)

Difficult Maintenance(Variability 5~10, Repetitiveness 5~10)

Frequent UI Changes(9,8) Frequent Data Changes(8,7) Unstructured Data Processing(9,6) Frequent Exception Handling(8,5)

Brity Automation은 기존의 라이센스 판매 방식인 온프레미스 방식을 넘어, 서비스형 비즈니스 모델을 준비하고 있습니다. 이는 급격히 변화하는 기술 환경 속에서 고객이 GPU 인프라와 LLM 소프트웨어를 직접 보유해야 하는 부담을 해소하기 위한 전략입니다. 고객의 에이전트 요건에 부합하는 맞춤형 에이전트를 서비스 형태(Agent as a Service)로 제공할 것이며, 2025년 하반기에 제품 출시와 함께 선보일 계획입니다.

작가 Joanna Maciejewska는 "나는 내가 예술과 글쓰기를 할 수 있도록 인공지능이 내 빨래와 설거지를 대신해 주기를 바라는 것이지, 내가 빨래와 설거지를 할 수 있도록 인공지능이 나의 예술과 글쓰기를 대신해 주기를 바라는 것이 아니다.”라고 말했습니다. 이는 B2B 고객들이 단순 반복적이고 비효율적인 업무를 자동화함으로써 일하는 방식을 혁신하고, 더 창의적이고 생산적인 일에 집중할 수 있는 환경을 만들고자 하는 Brity Automation의 비전과 맥락을 같이합니다. Brity Automation은 "Back to basics!" 원칙을 바탕으로, 기술 자체보다 하이퍼오토메이션을 통한 실제 비즈니스 가치를 창출하는 데 초점을 맞출 것이며, 궁극적으로는 'Digital Colleague Platform', 즉 똑똑하고 건전한 AI 기반 자동화 동료와 함께 협업하는 환경을 제공할 것입니다.

세션 발표자:
☞ 삼성SDS Hyper Automation사업팀 김정민 상무 (cm.steve.kim@samsung.com)
☞ 삼성SDS Hyper Automation사업팀 박재혁 그룹장 (jay80.park@samsung.com)
☞ 삼성SDS Brity Automation개발팀 김효영 팀장 (hy1031.kim@samsung.com)