AI 에이전트 · 사내 지식 챗봇
사내 문서·매뉴얼·전문가 지식을 근거로 답하는 챗봇과, 여러 AI가 역할을 나눠 보고서와 업무를 처리하는 멀티에이전트 시스템.
- 출처가 달린 답변
- 지식 그래프(GraphRAG)
- 카카오톡·앱·웹 연동
- 사람 승인 단계 설계
대표 사례농업 AI 상담 · 수출 바이어 보고서 · 마케팅 자동화
Pain Point
AI를 도입하라는데, 왜 매번 제자리일까요?
- 01
어디서부터 시작할지 모르겠다
AI로 뭘 할 수 있는지는 많이 듣지만, 우리 회사 업무에 어떻게 붙일지는 누구도 구체적으로 말해주지 않습니다.
- 02
데모는 되는데 현장에서는 안 된다
시연 때 그럴듯했던 챗봇이 실제 고객 질문, 실제 데이터 앞에서는 엉뚱한 답을 합니다.
- 03
끝나면 아무것도 남지 않는 외주
납품이 끝나면 코드도, 문서도, 운영 노하우도 외주사에만 남아 있습니다.
- 04
근거를 알 수 없는 견적
왜 이 금액인지, 무엇을 빼면 얼마가 줄어드는지 설명 없는 견적서만 받습니다.
Solution
투윅스는 되는 것만 약속하고, 2주마다 보여드립니다.
- 01
현장 데이터로 먼저 검증
실제 문서·통화·데이터로 작은 버전을 먼저 만들어 보고, 효과가 확인된 기능만 본 개발로 가져갑니다.
- 02
2주마다 작동하는 결과
보고서가 아니라 직접 눌러볼 수 있는 결과물로 진행 상황을 공유합니다.
- 03
기능별로 투명한 견적
기능마다 필요한 시간을 표로 보여드립니다. 예산이 맞지 않으면 품질이 아니라 범위를 조정합니다.
Services
AI 도입의 처음부터 운영까지, 한 곳에서.
자체 AI 모델 개발
범용 AI로는 정확도가 부족할 때, 우리 데이터로 직접 학습한 모델. 음성인식, 자동 채점, 문서 이해, 소형 언어모델(SLM).
- 데이터 수집·정제·라벨링
- 학습·평가·비교 리포트
- 자체 서버·GPU 배포
- 외부 API 의존 줄이기
대표 사례농업 음성인식 · 영어 시험 AI 채점
웹서비스 · 데이터 파이프라인
AI가 실제로 쓰이는 서비스 전체. 사용자 앱과 관리자 화면, 백엔드, 데이터 파이프라인, 클라우드 배포와 운영 자동화까지.
- React · FastAPI 풀스택
- 데이터 파이프라인 · 대시보드
- AWS · Docker · CI/CD
- 모니터링 · 운영
대표 사례수업자료 AI · 주식 자동매매 시스템
AX 전환 컨설팅
어떤 업무를 AI로 바꾸면 효과가 큰지 진단하고, 작은 파일럿으로 효과를 확인한 뒤 확장합니다.
- 업무 프로세스 진단
- 2주 파일럿 설계
- 효과 측정 기준 수립
- 단계별 도입 로드맵
대표 사례2주 프로토타입 패키지로 시작
Process
A부터 Z까지, 내 프로젝트처럼 만듭니다.
- STEP 1
요구사항 · 데이터 분석
해결하려는 문제와 가지고 있는 데이터를 함께 확인합니다. 통화 녹취, 문서, DB 무엇이든 괜찮습니다.
- STEP 2
범위 · 견적 문서
기능별 소요 시간과 비용, 마일스톤을 한 문서로 정리합니다. 대표님이 읽고 바로 결정할 수 있는 문서입니다.
- STEP 3
2주 단위 개발
2주마다 직접 써볼 수 있는 결과물을 공유하고, 받은 피드백을 다음 2주에 반영합니다.
- STEP 4
검증 · 인도 · 운영
실측 수치로 성능을 검증하고, 소스코드·문서·운영 가이드를 모두 인도합니다. 출시 후 운영도 함께합니다.
AI 상담 챗봇 구축예시 화면
M1 · 데이터 정리 · 1차 동작본완료
M2 · 현장 검증 · 정확도 개선진행 중
M3 · 앱 연동 · 운영 이관예정
다음 데모2주 차 금요일
진행 상황, 언제든 한 화면에서
- 마일스톤 문서무엇이 언제 끝나는지 한 페이지로
- 2주 데모말이 아니라 작동하는 화면으로
- 프로젝트 문서 저장소기획·설계·결정 기록을 고객과 공유
견적
꼭 필요한 기능만, 근거가 보이는 견적으로.
- 1
기능별 시간 × 단가
모든 기능을 필요한 작업 시간으로 풀어 표로 보여드립니다. 어떤 항목에 얼마가 드는지 한눈에 보입니다.
- 2
쌓아 올리는 3단 패키지
핵심 기능 → 확장 → 고도화 순서로 나눠, 필요한 단계까지만 선택할 수 있습니다.
- 3
예산에 맞춘 범위 조정
예산이 부족해도 품질을 낮추지 않습니다. 범위를 줄이고, 나중에 붙일 수 있게 설계합니다.
| 패키지 | 기능 | 작업 시간 |
|---|---|---|
| 1 · 핵심 | 문서 수집 · 정제 파이프라인 | 24h |
| 1 · 핵심 | 근거가 달린 답변 챗봇 | 40h |
| 2 · 확장 | 관리자 화면 · 답변 품질 대시보드 | 32h |
| 3 · 고도화 | 카카오톡 · 앱 연동 | 24h |
New
2주 프로토타입 패키지
아이디어가 실제로 되는지, 2주 안에 우리 데이터로 확인합니다. 본 개발 전에 작은 비용으로 방향을 검증하는 가장 빠른 방법입니다.
- DAY 1–3
요구사항 · 데이터 수집
목표와 성공 기준을 정하고 필요한 데이터를 모읍니다.
- DAY 4–7
1차 동작본
핵심 기능 하나를 실제로 작동하게 만듭니다.
- DAY 8–11
현장 데이터로 검증
실제 데이터로 돌려 보고, 수치로 확인하며 고칩니다.
- DAY 12–14
리뷰 · 다음 범위 확정
결과를 함께 보고 본 개발 범위와 견적을 정합니다.
2주 뒤 손에 남는 것
패키지 문의하기- 직접 써볼 수 있는 프로토타입
- 수치로 정리한 검증 리포트
- 본 개발 범위 · 견적 문서
Results
어떤 프로젝트를 했고, 무엇이 달라졌는지.
전문용어 대신, 고객의 일이 어떻게 바뀌었는지로 보여드립니다.
- 100만명+우리가 만든 AI의 누적 사용자 수
영어 에세이·말하기를 AI가 채점하는 에듀테크 서비스. 채점·첨삭 엔진을 직접 만들었습니다.
- 7,000억원+우리가 만든 AI가 돕는 연간 사업 규모
대기업 계열 농업 기업의 앱 안에서 AI 재배 상담이 운영 중입니다. 2026년 5월부터 전체 농가로 확대 중입니다.
- 36%개발한 모델에서 평균적으로 향상시킨 모델 성능
예를 들어 100글자 중 16개를 틀리던 상용 음성인식을, 농업 현장 통화에서 10개로 줄였습니다.
- 2주아이디어부터 프로토타입까지
우리 데이터로 작동하는 첫 버전을 2주 안에 직접 써볼 수 있게 만들어 드립니다.
- 5개월기획부터 상용 출시까지
초등 교사가 쓰는 수업자료 AI. 학교 양식 그대로 수업 슬라이드를 만들어 줍니다.
- $5M+투자 유치를 뒷받침한 기술
에듀테크 고객사의 투자 유치. 핵심 채점 모델은 논문으로 세계 최고 성능(SOTA)을 입증했습니다.
농업 앱 안에서 운영 중인 AI 재배 상담
- 문제
- 전문가의 재배 지침과 컨설팅 보고서가 흩어져 있어, 농가 질문에 근거 있는 답을 바로 주기 어려웠습니다.
- 만든 것
- 전문가 지식을 지식 그래프로 바꾸고, 근거를 달아 답하는 상담 AI와 작물 모니터링 대시보드, 상담 보고서 자동 작성까지 만들었습니다.
- 고객사 농업 앱에서 실제 운영 중
- 2026년 5월부터 전체 농가로 확대
- 전문가 판단 381건으로 맞춘 지식 충돌 검사
현장 통화를 알아듣는 자체 음성인식
- 문제
- 농업 용어가 가득한 전화 상담을 상용 음성인식이 제대로 받아 적지 못했습니다.
- 만든 것
- 약 14,000시간의 음성을 검토해 1,300시간을 골라 자체 모델을 학습하고, 통화 내용으로 영농일지·보고서를 쓰는 파이프라인까지 만들었습니다.
- 상용 API 대비 오류 36% 감소
- 농업 용어 사전 56,000개
- 화자 구분 · 실시간 스트리밍 지원
학교 양식 그대로 만드는 수업자료 AI
- 문제
- 선생님들이 수업 슬라이드와 활동지를 매번 학교 양식에 맞춰 직접 만들어야 했습니다.
- 만든 것
- 120GB가 넘는 교육 자료를 검색해 학교 템플릿을 그대로 채워 PPT·문서·엑셀을 만드는 AI와, 사용자 앱·관리자 화면을 만들었습니다.
- 5개월 만에 상용 출시
- 현직 교사들이 실제 사용 중
- 59장 · 11가지 레이아웃 슬라이드 자동 생성 검증
AI 팀이 쓰는 수출 바이어 조사 보고서
- 문제
- 수출 바이어를 찾고 신뢰도를 판단하려면 무역 데이터와 규제를 오래 조사해야 했습니다.
- 만든 것
- HS코드·기업 검색·무역 데이터·규제·바이어 점수·보고서 작성·자체 검토까지 역할을 나눈 멀티에이전트 시스템을 만들었습니다.
- 4개월 만에 운영 서비스로
- 실제 무역 기록으로 바이어별 예상 거래량 산출
- 8개 작업 팀 · 10개 AI 에이전트
영어 시험 에세이 · 말하기 AI 채점
- 문제
- TOEFL·IELTS 연습생의 에세이와 말하기를 사람 대신 빠르고 일관되게 채점해야 했습니다.
- 만든 것
- 에세이 채점, 말하기 채점, 첨삭 모델과 자체 음성인식을 만들어 AWS에서 운영했습니다.
- 약 100만 명이 쓰는 서비스
- 4개 AI 서비스 상용 운영
- 외부 LLM 첨삭 · 음성인식 API를 자체 모델로 대체
- 채점 모델, 논문으로 세계 최고 성능(SOTA) 입증
AI가 지어낸 답을 먼저 잡아내는 검증 SDK
- 문제
- 생성형 AI가 그럴듯하게 틀린 정보를 말해도 사용자가 알아채기 어려웠습니다.
- 만든 것
- AI 답변을 사실 단위로 쪼개 원문과 하나씩 대조하고, 틀린 비율이 높으면 다시 생성시키는 검증 파이프라인을 설치형 SDK로 만들었습니다.
- 고객 시스템에 바로 설치하는 SDK로 납품
- 4개월 프로젝트
전문 AI 20개 + 사람 승인 2단계 마케팅 자동화
- 문제
- B2B 마케팅 전략 수립과 잠재고객 발굴·연락을 적은 인원이 모두 감당해야 했습니다.
- 만든 것
- 전략을 세우는 20개 전문 AI와 사람이 승인하는 2개의 관문, 잠재고객 수집·CRM 연동·LinkedIn 연락 자동화를 만들었습니다.
- 사람 승인 2단계로 통제되는 자동화
- 약 1,300개 자동 테스트로 품질 관리
시계열 데이터 기반 주식 자동매매 시스템
- 문제
- 고객사의 투자 전략을 사람 손을 거치지 않고 자동으로 실행할 시스템이 필요했습니다.
- 만든 것
- 증권사 API 기반 자동매매 엔진과 전략 모듈, 시스템을 운영하는 웹 서비스를 프론트엔드·백엔드·DevOps까지 만들었습니다.
- 고객 맞춤 투자 전략을 자동매매로 구현
- 풀스택 전 과정 수행
여기 소개하지 않은 프로젝트도 더 있습니다.
고객사 정보와 자세한 사례는 상담 때 말씀드립니다. 비슷한 과제가 있다면 편하게 문의해 주세요.
Why TwoWeeks
대표가 직접 설계하고, 숫자로 검증합니다.
- 8년AI 연구 · 개발 경력
- SOTA논문으로 입증한 모델 성능
- 100%소스코드 · 문서 인도
대표가 직접 설계 · 개발
영업 따로, 개발 따로가 아닙니다. 8년 차 AI 엔지니어인 대표가 첫 상담부터 설계·개발·운영까지 직접 책임집니다.
소스코드 · 문서 전부 인도
코드, 학습된 모델, 설계 문서, 운영 가이드까지 모두 고객의 자산으로 넘겨드립니다.
실측 수치로 검증
"잘 됩니다" 대신 같은 데이터, 같은 기준으로 비교한 숫자로 성능을 보고합니다.
출시 후 운영까지
모니터링, 오류 대응, 재학습, 기능 추가까지 출시 이후에도 함께합니다.
QnA
자주 묻는 질문
Q.왜 2주 단위인가요?
AI 프로젝트는 직접 써보기 전까지 알 수 없는 부분이 많습니다. 2주마다 작동하는 결과를 확인하면 방향이 틀렸을 때 빨리 바로잡을 수 있고, 그만큼 비용 낭비가 줄어듭니다.
Q.소스코드와 산출물은 받을 수 있나요?
네. 소스코드, 학습된 모델, 데이터 처리 스크립트, 설계·운영 문서를 모두 인도하고, 인도 범위는 계약서에 명시합니다.
Q.출시 후 유지보수는 어떻게 되나요?
출시 후에도 모니터링, 오류 대응, 재학습, 기능 추가를 필요한 만큼 이어서 계약할 수 있습니다.
Q.AI로 만들면 품질이 떨어지지 않나요?
모든 결과물은 실제 데이터로 측정한 수치로 검증합니다. 예를 들어 음성인식은 같은 통화 2,354문장으로 상용 서비스와 나란히 비교해 보고했습니다.
Q.데이터가 정리되어 있지 않아도 되나요?
괜찮습니다. 흩어진 문서, 녹취 파일, 엑셀처럼 정리되지 않은 데이터를 쓸 수 있는 형태로 만드는 것부터 함께합니다.
메일에 이렇게 적어 주시면 더 빠르게 답변드립니다
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