한국딥러닝, 재개발 없이 AI 에이전트를 운영하는 DEEP Ops 출시

한국딥러닝이 2026년 9월 2일 AI 운영 플랫폼 DEEP Ops(딥 옵스)를 출시했다. 문서를 읽고 처리하는 일은 DEEP Agent(딥 에이전트)가 맡고, DEEP Ops는 도입 이후의 변경과 검증, 관리를 맡는다. 신규 문서 추가, 추출 조건 변경, 품질 평가, 버전 관리를 고객이 직접 수행해 업무 환경이 바뀌어도 추가 개발 없이 대응할 수 있게 했다.

구축 이후에 멈추는 AI 에이전트

잘 구축한 AI도 법령과 양식, 업무 기준이 바뀌면 멈춘다. 그때마다 공급사에 재개발을 요청하고 외부 업체의 일정을 기다려야 하는 구조가 기업 AI 확산의 가장 큰 병목이었다. 보험사는 진단서 심사 항목이 바뀌고, 금융사는 개정 규정에 따라 신청서 확인 항목이 달라지며, 공공기관은 법령과 고시 개정으로 신청서와 증명서 양식이 수시로 바뀐다. DEEP Ops는 이 운영 단계를 하나의 제품으로 만들었다.

한국딥러닝은 2026년 8월 20일 하반기 로드맵에서 한 업무에서 검증한 모델과 프롬프트, 추출 스키마, 품질 기준을 'VLM Ops'에 운영 자산으로 쌓겠다고 밝혔다. DEEP Ops는 그 운영 체계를 고객이 직접 쓰는 제품으로 내놓은 것이다.

"문서 AI의 경쟁력은 처음의 구축 정확도에서만 나오지 않습니다. 업무가 바뀌었을 때 얼마나 빠르게 따라가느냐에서도 나옵니다."

— 김지현 한국딥러닝 대표

자연어로 바꾸고, 같은 문서로 비교하고, 버전으로 관리한다

사용자는 새로 뽑을 항목과 조건을 자연어 프롬프트로 입력하고, 실제 문서에서 결과를 바로 확인할 수 있다. 예를 들어 '계약기간 전체'를 추출하던 설정을 '계약 시작일만 추출'로 바꾸는 식이다.

변경의 효과는 같은 문서로 검증한다. 운영 중인 버전과 변경한 버전을 동일한 평가 문서에 적용해 항목별 정확도와 추출 결과, 처리 지연을 나란히 비교한다. 변경 사항은 모두 새 버전으로 기록되고, 이전 버전과 비교하거나 되돌릴 수 있으며, 설정 이력과 권한도 함께 관리된다. 담당자가 검수 과정에서 수정한 값은 이후 품질 평가의 정답 데이터로 쌓인다.

업무 흐름도 직접 구성한다. 문서 분류, 정보 추출, 값 대조와 계산, 조건별 분기, 결과 판단, 최종 결과 생성을 블록 형태로 연결해 워크플로우를 만들 수 있다.

DEEP Agent 리뉴얼과 함께 완성된 제품군

DEEP Ops는 함께 리뉴얼된 DEEP Agent와 결합해 제공된다. DEEP Agent는 여러 문서가 섞인 파일에서 문서 종류와 시작·종료 지점을 판단해 자동으로 나누고, 주민등록번호 같은 개인정보를 추출 단계부터 가릴 수 있다. 문서 분류와 정보 추출, 검수는 DEEP Agent가, 신규 문서 등록과 조건 변경, 품질 평가와 버전 관리는 DEEP Ops가 맡는 분업 구조다.

이로써 DEEP OCR(인식), DEEP Parser(구조화), DEEP Agent(업무 수행)에 DEEP Ops(운영)가 더해지며 한국딥러닝의 AI 에이전트 제품군이 구축부터 운영까지 이어지게 됐다. DEEP Agent는 2025년 3월 문서를 읽는 데서 멈추지 않고 문서로 일을 끝내는 AI 에이전트로 출시됐고, DEEP Parser는 2025년 10월 정식 출시됐다. 2026년 5월에는 DEEP Agent가 GS인증 1등급을 종합 97.77점으로 받았다. 회사는 규제와 업무 기준 변경이 잦은 금융·보험·공공 분야에서 AI 에이전트를 바꾸는 데 걸리는 시간을 줄이고, 금융·공공·기업의 문서 처리 업무로 적용 범위를 넓힐 계획이다.

김지현 한국딥러닝 대표는 "새로운 문서와 업무 기준이 추가될 때마다 다시 개발하고 검증하던 과정을 고객이 직접 대응할 수 있는 일상적인 운영 영역으로 전환하고자 했습니다"라고 말했다.