AWS, 풀필먼트 기업 OPLOG의 AgentCore 기반 BI 에이전트 구축 사례 공개

AWS가 풀필먼트 기업 OPLOG가 Amazon Bedrock AgentCore 위에 비즈니스 인텔리전스(BI) 시스템을 구축한 사례를 머신러닝 블로그에 공개했다. OPLOG는 AI와 로봇 기술을 활용하는 물류 대행 기업으로, 튀르키예·영국·독일에서 주요 브랜드와 글로벌 마켓플레이스를 위해 매달 수백만 개의 상품을 처리한다.

OPLOG는 여러 브랜드가 창고 인프라와 작업자, 자율 로봇을 공유하는 '고객 무관(customer-agnostic)' 물류 모델을 운영한다. 이 과정에서 사업 데이터가 여러 시스템에 흩어지면서 인사이트가 늦게 나오고, 수작업 보고가 매일 상당한 업무 시간을 잡아먹는 문제가 생겼다.

데이터는 영업 파이프라인 정보가 담긴 HubSpot CRM, 고객 대화를 저장한 커뮤니케이션 시스템, 소통 맥락이 쌓인 Microsoft Teams, 운영 지표를 보관한 Databricks 웨어하우스 등으로 분산돼 있었다. 시스템이 따로 노는 탓에 주간 보고서는 분석이 끝날 무렵 이미 거래가 진행되거나 멈춰버려 기회의 60%를 놓쳤다.

OPLOG는 이 문제를 풀기 위해 AI 에이전트로 운영 환경에서 쓸 수 있는 BI 시스템을 만들었다. 이 시스템은 사업 거래를 자율적으로 처리해 영업 파이프라인 관리, 데이터 품질 관리, 잠재 고객 조사 영역에서 실시간 인텔리전스를 제공한다. 그 결과 영업 주기가 35% 줄었고, CRM 데이터 완성도는 91% 개선됐으며, 수작업 조사 시간은 98% 감소했다.

시스템은 서로 통신하지 않고 독립적으로 작동하는 세 개의 AI 에이전트로 구성된다. '딜 애널라이저(Deal Analyzer)' 에이전트는 정해진 일정에 따라 최근 활동이 있는 HubSpot 거래를 분석하고, OPLOG의 영업 방법론에 비춰 검증한 뒤 누락된 항목을 찾아 완성 상태를 Microsoft Teams로 보고한다.

'세일즈 코치(Sales Coach)' 에이전트는 거래 단계가 바뀔 때 발생하는 HubSpot 웹훅 이벤트에 반응해, B2C 전용·B2B 전용·B2B 및 B2C 등 사업 모델별 필수 항목을 검증하고 빠진 정보에 대한 작업을 자동으로 만든다. '리드 인사이트(Lead Insight)' 에이전트는 새 마케팅 리드가 HubSpot에 추가되면 작동해, 인스타그램·링크드인·페이스북·유튜브·트위터·틱톡 등 여섯 개 소셜 미디어에서 리드의 디지털 활동을 분석하고 이상적 고객 프로필(ICP) 적합도를 평가해 조사 보고서를 Microsoft Teams로 전달한다.

세 에이전트는 모두 Strands Agents SDK로 개발돼 Amazon Bedrock AgentCore에 배포됐다. 추론에는 Amazon Bedrock을 통해 앤스로픽의 Claude Sonnet을 쓰며, Amazon Bedrock Knowledge Bases가 RAG(검색 증강 생성)를 맡아 Amazon S3에 저장된 영업 플레이북과 제품 카탈로그, 방법론 문서에서 맥락을 끌어온다.

외부 시스템 연동은 AWS Lambda 함수가 HubSpot, Microsoft Teams 등과의 연결을 처리한다. Amazon EventBridge는 딜 애널라이저 에이전트의 실행 일정을 잡고, HubSpot 웹훅은 세일즈 코치와 리드 인사이트 에이전트를 실시간으로 작동시킨다. AgentCore Observability는 Amazon CloudWatch를 통해 에이전트 호출과 성능 지표, 비용을 모니터링한다.

OPLOG는 관리할 인프라 없이 에이전트 실행에 대해서만 비용을 낸다. AgentCore 런타임은 작업량에 따라 0에서 수천 개 세션까지 자동으로 확장되며, 배포 업데이트도 중단 없이 이뤄진다고 AWS는 설명했다.