B
에이전틱 워크플로우 디버거
3.35
파생 체인
단계 1
갤럭시 에이전틱 AI
→
단계 2
에이전틱 AI 앱 개발 증가
→
단계 3
에이전트 워크플로우 디버깅·모니터링 도구
→
단계 4
디버그 로그 시각화 서비스
문제
에이전틱 AI 앱을 개발하는 개발자는 에이전트의 다단계 추론·도구 호출·의사결정 체인을 디버깅하는 데 기존 로그 도구(CloudWatch, Datadog)로는 한계가 있다. 에이전트가 왜 특정 도구를 호출했는지, 어디서 루프에 빠졌는지, 어떤 분기에서 잘못된 판단을 했는지 추적하려면 수천 줄의 로그를 수작업으로 분석해야 하며, 건당 1-3시간이 소요된다.
솔루션
에이전트 실행 로그를 SDK로 수집하여 (1) 의사결정 트리를 플로우차트로 시각화, (2) 각 노드에서 에이전트의 추론 근거·도구 호출 결과·비용을 표시, (3) 특정 노드에서 '이 시점부터 재실행' 기능으로 반복 디버깅을 지원한다. LangChain, CrewAI, AutoGen 등 주요 프레임워크 SDK를 제공한다.
NUMR-V Scores
NUMR-V Scoring System
| N Novelty | 1-5 | 시장 내 유사 서비스 부재 정도. 경쟁사 0개 = 5, 10+개 = 1 |
| U Urgency | 1-5 | 사용자가 지금 당장 필요로 하는 긴급성. 트렌드 부합 + 시급성 |
| M Market | 1-5 | 타겟 시장의 크기와 성장 가능성. 프록시 지표 기반 (LLM 추정 X) |
| R Realizability | 1-5 | 1-2인이 실현 가능한 정도. 기술 난이도 + 데이터 확보 용이성 |
| V Validation | 1-5 | 시장 검증 통과 여부. 경쟁사 분석 + 수요 프록시 + 타이밍 |
SaaS N=.15 U=.20 M=.15 R=.30 V=.20
Senior N=.25 U=.25 M=.05 R=.30 V=.15
실현성 (69%)
실현성 분석
| 기술 복잡도 | / 40 | 핵심 기술 스택의 난이도. low=40, medium=24, high=10 |
| 데이터 접근성 | / 25 | 필요 데이터의 확보 용이성. user_generated=25 → proprietary=4 |
| MVP 일정 | / 20 | 최소 기능 제품 구축 소요 기간. 2주=20, 1개월=12, 3개월=8 |
| API 보너스 | / 15 | 공공 API 활용 가능 시 보너스. 매칭 API가 있으면 가산 |
시장 검증 (58/100)
검증 분석
| 경쟁 분석 | / 20 | 경쟁사 검색 결과 기반. 적절한 경쟁 존재 = 시장 검증 |
| 시장 수요 | / 20 | 검색량, 뉴스 언급 등 프록시 지표. 실제 수요의 간접 증거 |
| 타이밍 | / 20 | 현재 트렌드와의 부합도. 규제/기술 변화 시점 적합성 |
| 수익 참조 | / 15 | 유사 비즈니스 모델의 수익 사례. 실제 과금 레퍼런스 존재 여부 |
| 곡괭이 적합 | / 15 | 곡괭이 전략 부합도. 도구/인프라 제공 관점 적합성 |
| 1인 구축 | / 10 | 혼자서 MVP 구축 가능 여부. 외부 의존성 최소화 정도 |
기술 요구사항
백엔드 [medium]
프론트엔드 [medium]
인프라 [low]