AI 에이전트 교육: 한화 건설 사내 AI Agent를 현업에 적용하다

한 번의 질문보다 중요한
단계적인 프롬프트 설계

교육은 생성형 AI의 개념과 건설산업 활용 사례를 살펴본 뒤, AgentOne에서 원하는 결과를 얻기 위해
업무의 맥락과 조건을 전달하고, 프롬프트의 기본 구조를 이해하는 과정에서 시작했습니다.

실습에서는 시행사 미팅을 앞둔 가상의 건설 프로젝트를 바탕으로 예상 질문과 대응 논리를 정리하고,
설계 초기 단계에서는 프로젝트의 조건에 맞는 국내외 사례를 조사해 새로운 아이디어로 발전시키는
과정을 진했습니다.

교육생들은 같은 주제라도 프로젝트의 배경과 검토 기준, 원하는 결과물의 형태를 어떻게 제시하느냐에
따라 답변이 달라지는 것을 확인했습니다. 처음부터 완성된 결과를 요청하기보다 필요한 정보를 단계적으로 확인하고, 앞에서 얻은 결과를 다음 질문에 반영하며 업무 결과물을 구체화했습니다.

특히 설계 아이디어를 다루는 과정에서는 AI가 제안한 내용을 그대로 활용하지 않았습니다.
조사한 사례가 현재 프로젝트에 어떤 의미가 있는지 검토하고, 여러 아이디어의 실현 가능성과 특징을
비교한 뒤 새로운 방향으로 재구성했습니다.

대화가 길어지면서 처음에 설정한 조건이 누락되거나 답변의 품질이 달라지는 상황에 대응하는 방법도
함께 다뤘습니다. 복잡한 업무를 여러 단계에 걸쳐 수행할 때 필요한 맥락을 정리하기 위해 필요한 중요
과정입니다.

이후에는 다양한 현장 조건을 함께 검토해야 하는 공법 개발 업무에 AgentOne을 적용했습니다.
교육생들은 복합적인 시공 조건을 AI가 처리할 수 있는 업무 단위로 나누고, 아이디어를 도출한 뒤 검토
하고 발전시키는 과정을 경험했습니다.

반복적으로 수행할 수 있는 업무 흐름은 개인 맞춤형 에이전트로 구성했습니다. 에이전트가 담당할 역할과 업무 범위를 설정하고, 공법 개발과 아이디어 검토 과정을 지원하도록 만든 뒤 실제 결과를 확인하고 보완했습니다.

이를 통해 교육생들은 AgentOne을 질문에 답하는 일반적인 챗봇으로 사용하는 데서 나아가,
복잡한 건설 업무의 일부를 단계적으로 지원하는 AI 에이전트로 활용하는 방법을 익혔습니다.