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EXTROPY
SYSTEM LOOP 01AUTONOMOUS SYSTEMS / VERIFIABLE INTELLIGENCE

AI를 데모가 아닌, 신뢰할 수 있는 시스템으로 만듭니다.

추론하고 실행하는 AI에 검증, 통제, 운영성을 더해 실제 비즈니스에 연결합니다.

AI 에이전트 · 멀티모달 AI · 검증 시스템 · Enterprise AX

  • 실전 운영 설계
  • 근거 기반 검증
  • Human-in-the-loop
AI 시스템 상담하기Extropy와 파트너하기대표 시스템 보기 →

Extropy 시스템 루프: 맥락, 추론, 실행, 검증, 학습을 순환합니다.

LOOP STATUS

ACTIVE / ITERATIVE

01Who we help

조직에 부족한 AI 역량을 필요한 지점에 바로 연결합니다.

01

Enterprise

PoC를 넘어 실제 운영 가능한 AI 아키텍처와 구현 역량이 필요한 기업.

02

SI · 기술 파트너

고객 관계는 유지하면서 전문 AI 설계와 구현 역량을 확장하려는 SI·IT 서비스 기업.

03

컨설팅 · 에이전시

AI 전략과 제안을 실제 시스템으로 구현할 기술 실행 파트너가 필요한 조직.

04

Cloud · SaaS

기존 플랫폼에 AI Agent, 검증, 멀티모달 역량을 빠르게 확장하려는 기술 기업.

02What we deliver

AI 컨설팅이 아니라, 구매 가능한 엔지니어링 결과를 제공합니다.

01OFFER

AI Architecture Review

Problem
개발을 시작하기 전에 보안, 데이터, Agent, RAG, 검증 구조가 맞는지 확인해야 할 때.
Deliverable
Enterprise AI 아키텍처, 보안 경계, RAG·오케스트레이션, 검증 구조, 프로덕션 준비도 리뷰.
Typical engagement
집중 아키텍처 검토
AI 아키텍처 리뷰 요청 →
02OFFER

AI Agent MVP

Problem
챗봇 데모가 아니라 실제 업무를 수행하는 Agent MVP가 필요할 때.
Deliverable
요구사항부터 Agent Workflow, Tool, Retrieval, Human Review, 평가, 배포 가능한 MVP까지.
Typical engagement
End-to-end MVP 구축
AI Agent MVP 상담 →
03OFFER

Verification Systems

Problem
AI가 만든 결과를 고객, 임직원, 업무 시스템에 전달하기 전에 신뢰성을 검증해야 할 때.
Deliverable
근거 연결, 환각 제어, 평가, 회귀 테스트, Human Review, Decision Gate.
Typical engagement
독립 검증 레이어 또는 기존 시스템 내장
AI 검증 시스템 상담 →
04OFFER

Fractional AI Tech Lead

Problem
내부에 전체 AI 조직을 만들기 전에도 senior-level 기술 리더십이 필요할 때.
Deliverable
아키텍처 오너십, 기술 의사결정, 모델·벤더 선택, 품질 기준, 개발팀 리딩.
Typical engagement
Fractional AI 기술 리더십
AI Tech Lead 논의 →
03Partner with Extropy

고객은 파트너가 소유하고, AI 기술은 Extropy가 책임집니다.

SI, 컨설팅, 에이전시, Cloud MSP, SaaS 기업이 고객 관계를 유지하면서 전문 AI 구축 역량을 확장할 수 있도록 기술 파트너로 참여합니다.

Extropy 파트너십 논의
  • 01Technical Delivery Partner
  • 02White-label AI Engineering
  • 03Joint Proposal / Co-selling
  • 04Architecture Partner
  • 05AI Tech Lead Support
04대표 시스템

말보다, 작동하는 시스템의 구조로 증명합니다.

SYSTEM 01Enterprise PR Intelligence

SPR AI Agent

  • Secure RAG
  • 다국어 생성
  • Verification Gate

해결해야 할 문제

대외비 자료를 여러 지역과 조직에서 활용하려면 보안과 권한을 지키면서도 빠르게 검색하고, 생성하고, 검토할 수 있어야 합니다.

Extropy의 설계

사내 비정형 문서를 보안 경계 안에서 검색하고 다국어 PR 콘텐츠로 연결합니다. 외부 배포 전에는 출처와 근거를 다시 검증해 기업 커뮤니케이션의 신뢰성을 높입니다.

핵심 제약
대외비 소스 · 다국어 외부 커뮤니케이션 · 사람의 검토
Extropy 역할
AI 아키텍처 · 보안 검색 흐름 · 검증 구조 설계
현재 상태
아키텍처 및 MVP 구현 작업 · 고객 식별 정보 비공개

신뢰 설계

EVIDENCE / 01

데이터 경계
권한이 부여된 사내 데이터만 활용
운영 통제
외부 배포 전 명시적 검토 단계
근거 검증
주장과 검색 근거를 연결해 확인 가능

시스템 아키텍처

FLOW / 01

  1. 01spr

    Secure Source

  2. 02spr

    RAG

  3. 03spr

    Reasoning

  4. 04spr

    Verification

  5. 05spr

    Output

SYSTEM 02Multimodal Video System

EZcut

  • 장면 이해
  • 음성·타이밍 정렬
  • Human Review

해결해야 할 문제

영상 편집은 장면만 잘라내는 일이 아닙니다. 화면, 음성, 타이밍, 편집 의도를 동시에 이해해야 원하는 결과에 도달할 수 있습니다.

Extropy의 설계

영상과 음성을 함께 이해하는 멀티모달 AI로 편집 의도를 분석하고, 검토 가능한 편집 결정을 제안합니다. 자동화하되 최종 창작 통제권은 사용자에게 남깁니다.

핵심 제약
영상·음성 정렬 · 편집 의도 · Export 전 검토
Extropy 역할
제품 아키텍처 · 멀티모달 파이프라인 · 편집 Workflow
현재 상태
Extropy 자체 제품으로 지속 개발 중

신뢰 설계

EVIDENCE / 02

입력 범위
영상·음성·편집 의도를 함께 해석
사용자 통제
Export 전 최종 검토 유지
결정 투명성
편집 결과를 검토 가능한 결정으로 구성

시스템 아키텍처

FLOW / 02

  1. 01ezcut

    Video + Audio

  2. 02ezcut

    Intent

  3. 03ezcut

    Understanding

  4. 04ezcut

    Edit Decisions

  5. 05ezcut

    Review / Export

SYSTEM 03Human-in-the-loop Control Core

Loop Core Engineering

  • Stateful Loop
  • Human Gate
  • Verification Memory

해결해야 할 문제

AI가 더 많은 일을 수행할수록 중요한 것은 자율성의 크기가 아니라 어디까지 맡기고, 언제 멈추며, 누가 승인하는지가 명확한 제어 구조입니다.

Extropy의 설계

맥락, 추론, 실행, 검증, 사람의 개입을 하나의 상태 기반 루프로 연결합니다. 위험하거나 불확실한 행동은 Human Gate에서 멈추고, 검증된 결과만 다음 실행으로 이어집니다.

핵심 제약
장기 상태 · 불확실한 행동 · 사람의 승인
Extropy 역할
Control Loop · 상태 · Human Gate · Verification Memory 설계
현재 상태
Extropy의 시그니처 AI 시스템 아키텍처

신뢰 설계

EVIDENCE / 03

상태 관리
맥락과 실행 상태를 단계별로 명확하게 유지
Human Control
민감하거나 되돌리기 어려운 행동은 사람의 검토를 거침
검증 루프
검증된 결과를 다음 실행의 신뢰 가능한 입력으로 연결

시스템 아키텍처

FLOW / 03

  1. 01loop-core

    Context

  2. 02loop-core

    Reason

  3. 03loop-core

    Act

  4. 04loop-core

    Verify

  5. 05loop-core

    Human / Learn

SYSTEM 04Evidence-based Validation

Verification Layer

  • Evidence Binding
  • Regression Loops
  • Auditability

해결해야 할 문제

자연스럽고 자신감 있는 AI 답변도 근거가 없거나 오래된 정보에 기반하거나 서로 모순될 수 있습니다. 프로덕션에서는 그 차이가 곧 리스크입니다.

Extropy의 설계

생성된 주장을 근거와 연결해 다시 검증하고, 확신이 부족한 결과는 검토 또는 차단으로 라우팅합니다. 발견된 실패는 회귀 테스트로 축적해 같은 오류가 반복되지 않게 합니다.

핵심 제약
근거 부족 · 정보 노후화 · 상충 결과 · 실행 리스크
Extropy 역할
Evidence Binding · Validation Routing · Regression 설계
현재 상태
Agent Workflow에 재사용 가능한 검증 아키텍처

신뢰 설계

EVIDENCE / 04

검증 범위
생성된 주장과 검색된 근거를 함께 평가
결과 통제
Pass · Review · Block으로 명확하게 분기
지속 개선
실패 사례를 회귀 테스트 자산으로 축적

시스템 아키텍처

FLOW / 04

  1. 01proof

    Claim

  2. 02proof

    Evidence

  3. 03proof

    Validation

  4. 04proof

    Pass / Review / Block

  5. 05proof

    Regression

SIGNATURE SYSTEM / LOOP CORE ENGINEERING

더 자율적인 AI보다, 더 통제 가능한 AI를 만듭니다.

Loop Core Engineering은 AI가 무엇을 알고, 왜 판단하고, 어디까지 행동하며, 언제 사람에게 넘겨야 하는지를 하나의 제어 루프로 연결합니다. 목표는 자율성의 극대화가 아니라 기업이 안심하고 맡길 수 있는 검증 가능하고 통제 가능한 자율성입니다.

Loop Core 기반 AI 시스템 상담하기

CONTROL LOOP / 03

상태 유지 · 검증 가능 · 사람의 개입 가능

  1. 01

    맥락

  2. 02

    추론

  3. 03

    실행

  4. 04

    검증

  5. 05

    Human Gate

  6. 06

    개선

01

맥락과 상태를 잃지 않는 AI

업무 맥락과 실행 상태를 단계 사이에 유지해 긴 작업에서도 판단의 연속성과 추적 가능성을 확보합니다.

02

중요한 순간에는 사람이 결정

민감하거나 불확실하거나 되돌리기 어려운 행동은 Human Gate에서 멈추고 검토·승인·에스컬레이션으로 연결합니다.

03

검증 결과가 다음 실행을 더 강하게

검증된 결과와 실제 실패 사례를 다음 실행의 입력으로 연결해 운영할수록 시스템 품질이 축적되도록 설계합니다.

05신뢰 설계

신뢰할 수 있는 AI는 모델이 아니라 시스템에서 완성됩니다.

아키텍처 우선

01

특정 모델의 성능에 의존하지 않습니다. 데이터, 권한, 실행, 검증을 포함한 전체 시스템 구조에서 신뢰성을 설계합니다.

추적 가능한 의사결정

02

입력, Tool Call, 결과를 연결해 문제가 발생했을 때 무엇이 왜 일어났는지 다시 확인할 수 있게 합니다.

운영 가시성

03

지연시간, Trace, 오류 유형을 처음부터 관측 가능하게 설계해 AI 시스템을 블랙박스로 운영하지 않습니다.

근거 중심 출력

04

중요한 생성 결과가 출처에서 분리되지 않도록 주장과 근거의 연결을 시스템 결과의 일부로 유지합니다.

회귀 방지

05

한 번 발견된 실패를 테스트 자산으로 남겨 모델이나 프롬프트가 바뀐 뒤 같은 문제가 되살아나는 것을 줄입니다.

Human-in-the-loop

06

민감하고 되돌리기 어려운 행동에는 사람의 검토와 승인 경계를 두어 자율성과 통제를 함께 설계합니다.

06Engagement model

아이디어에서 운영 가능한 AI 시스템까지, 같은 방식으로 끝까지 갑니다.

  1. 01

    Discover

    비즈니스 문제, 의사결정 경계, 사용 가능한 데이터, 실패 조건을 먼저 정의합니다.

  2. 02

    Architect

    권한, Agent Workflow, RAG, 검증, Human Gate를 포함한 시스템 구조를 설계합니다.

  3. 03

    Build

    핵심 업무 흐름을 증명하는 가장 작은 production-shaped system을 구현합니다.

  4. 04

    Verify

    주장, 예외 상황, 실패 경로, 복구, 운영 가시성을 검증합니다.

  5. 05

    Scale

    관찰하고 통제하고 개선할 수 있다는 근거가 생긴 뒤 기능과 범위를 확장합니다.

07Founder-led engineering

핵심 기술 의사결정은 창업자가 직접 책임집니다.

박건우 / Ryan Park · Founder · AI Systems Architect. Enterprise Engineering, AI Agent Architecture, LLM Systems, Verification, Product Engineering, Technical Leadership에 집중합니다.

LinkedInGitHub
08다음 대화를 선택하세요

AI를 구축할 수도, 고객에게 판매할 수 있는 역량을 확장할 수도 있습니다.

구현할 AI 프로젝트가 있습니다

Extropy와 구축하기 →

기업 고객과 AI 기회가 있습니다

Extropy와 파트너하기 →

09Build with Extropy

AI 프로젝트를 실제 시스템으로 전환하세요.

해결하려는 업무와 사용할 수 있는 데이터, 반드시 지켜야 할 조건을 알려주세요. Extropy가 구현 가능성, 아키텍처, 검증 방식까지 시스템 관점에서 검토합니다.

  1. 01

    비즈니스 문제와 경계 정의

    자동화하거나 개선하려는 업무, 접근 가능한 데이터, 반드시 지켜야 할 조건을 확인합니다.

  2. 02

    AI 시스템 아키텍처 검토

    AI 에이전트, 멀티모달, 검증, Human-in-the-loop 관점에서 구현 방식과 핵심 리스크를 검토합니다.

  3. 03

    실행 가능한 다음 단계 제안

    적합한 접근 방식과 범위, 우선 검증해야 할 항목을 정리해 다음 실행 단계로 연결합니다.

build@extropy.ltd

문의 내용은 프로젝트 검토와 답변을 위해서만 사용하며, 제출된 정보를 외부에 공개하지 않습니다.

문제, 접근 가능한 데이터, 실패하면 안 되는 조건을 적어주세요.0 / 4000