시스템을 연결하면 zenith 가 회사의 데이터 · 코드 · 운영 지식을 지식 그래프로 학습합니다. 답변에는 근거가 붙고, 모든 실행은 미리보기 → 승인 → 실행 → 검증 게이트를 통과하며, 전 과정이 감사 추적으로 남습니다. 어떤 AI 모델을 쓰든, 실행의 통제와 증명은 zenith 에 있습니다.
데모는 넘치지만 프로덕션 에이전트는 드뭅니다. 이유는 모델이 아니라 기반 — 에이전트가 회사를 모르고, 잘못 실행하면 되돌릴 수 없고, 누가 왜 실행했는지 증명할 수 없기 때문입니다. zenith 는 이 세 병목을 하나의 플랫폼으로 풉니다.
모니터링 도구가 24/7 시스템을 관측하고, zenith 가 이상 징후를 정리해 해결책을 제안하며, 승인되면 데이터 변경 또는 코드 변경(PR)을 실행하고 결과까지 검증합니다. 루프가 돌 때마다 회사 지식이 쌓여 같은 문제는 두 번째부터 자동 진단됩니다.
매 사이클이 회사 지식 그래프와 운영 기준선을 갱신합니다. 같은 종류의 문제는 두 번째부터 자동으로 진단됩니다.
알람이 인시던트로 자동 정리 → 유사 사례 검색 → 해결책 제안 → 승인 시 데이터 변경 또는 PR 까지. 변경이 되돌려지면 재작업이 자동으로 시작됩니다.
모든 변경은 기록되고 복원 가능합니다. 요청 → 판정 → 승인 → 실행 → 검증이 하나의 기록으로 연결되어 감사 · 규제 증거가 자동 생성됩니다.
챗봇은 답을 주고 끝나고, 코딩 에이전트는 운영을 모르고, 룰 자동화는 판단을 못 합니다. zenith 는 회사 지식 학습 · 통제된 실행 · 코드 변경 · 자가 학습을 한 시스템으로 묶고, 그 전부를 감사 가능한 기록으로 남깁니다.
범용 AI 챗봇은 “이렇게 하세요” 라고 알려주고 끝납니다. zenith 는 게이트를 거쳐 실제로 처리하고, 그 기록을 남깁니다.
코딩 AI 는 PR 까지, 자동화 도구는 데이터 변경까지 — zenith 는 알람 감지 → 결정 → 데이터/코드 실행 → 검증을 한 흐름으로 돌립니다.
매 사이클이 회사의 운영 지식으로 쌓여서, 같은 종류의 문제는 두 번째부터 zenith 가 자동으로 진단합니다.
시스템을 연결하면 zenith 가 스키마 · 코드 · 문서를 읽어 지식 그래프와 운영 작업 초안을 만듭니다. 새 프로젝트 추가는 설정이지 개발이 아니며, 온보딩부터 첫 답변까지 개발자 없이 30분이면 충분합니다.
회사가 등록한 작업만 zenith 가 수행합니다. AI 가 임의로 쿼리를 만들지 않으니 “실수로 전체 삭제” 같은 사고가 구조적으로 불가능합니다.
모든 데이터 변경은 “몇 건이 영향받고 결과는 이렇습니다” 를 먼저 보여주고, 실행 후에는 원천 시스템에서 결과를 재확인해 종결합니다. 판단이 불가능하면 실행하지 않습니다.
잘못된 실행은 자동 저장된 이전 상태에서 즉시 되돌립니다. 누가 언제 무엇을 바꿨는지 모든 작업이 기록되어 사후 추적이 완전합니다.
승인된 작업을 zenith 가 격리된 환경에서 실행해 PR 만 산출합니다. 병합과 배포는 언제나 회사의 결정 — AI 는 운영 브랜치에 직접 반영할 수 없습니다.
MCP 호환 클라이언트 (Claude Desktop · Cursor 등) 가 zenith 와 바로 연결됩니다. 어떤 에이전트든 같은 게이트 · 같은 권한 통제를 통과합니다.
DB 스키마 · 코드 · 문서 · 운영 이력을 그래프로 자동 학습하고 매일 갱신합니다. AI 답변의 핵심 주장에는 출처가 인용되고, 근거가 부족하면 추측하지 않습니다.
모니터링 알람이 들어오면 자동으로 인시던트 카드로 정리합니다. 민감정보는 수집 시점에 마스킹, 유사 사례와 해결 후보까지 한 화면에.
AI 가 제안 → 권한자가 승인 → AI 가 실행 → 결과 검증. 승인과 실행이 분리된 워크플로로 동시 작업도 충돌 없이 처리됩니다.
목표 · 데이터 범위 · 사용 도구 · 승인 정책을 화면에서 구성해 부서별 AI 에이전트를 만듭니다. 만든 에이전트도 플랫폼과 동일한 권한 · 게이트 · 감사를 자동 상속합니다.
의사결정 계층은 어떤 실행 자격증명도 갖지 않습니다. 데이터 실행 계층만 DB 에, 코드 실행 계층만 저장소에 접근하며, 각 계층은 최소 권한으로 격리됩니다. 게이트 · 감사 · 마스킹은 한 곳에서 강제되어 규모가 커져도 통제가 흔들리지 않습니다.
지식 · 통제 · 실행 · 증명이 하나의 플랫폼으로 동작합니다.
새 기능은 프로덕션 검증을 마치는 대로 이곳에 기록됩니다.
회원가입은 열려 있어도 기능 사용은 승인된 사용자만. 미승인 사용자는 승인 요청 화면을 보고, 관리자는 콘솔에서 승인 · 회수합니다. 이메일 / 패스워드 로그인도 추가됐습니다.
macOS 앱 안에서 콘솔 전체가 동작합니다. 세션별 병렬 실행, 실행 중간 단계 표시, 중지 후 매끄러운 재개, 작업 중 추가 지시까지 — 로컬 데이터 연결과 통제된 작업 환경이 한 앱에.
승인된 작업을 실행하면 zenith 가 격리된 환경에서 코드를 변경해 PR 을 열고, 작업 상태가 PR 진행을 따라 자동 갱신됩니다. GitHub · Azure DevOps 지원, 중복 실행 방지, 전 과정 기록.
키워드 검색과 의미 기반 검색을 결합해 “정산 로직 어디 있어?” 같은 질문에 코드 · 테이블 · 문서를 한 번에 찾습니다. 모든 지식 항목에 AI 요약이 붙습니다.
계약 · 정책 단위인 조직(org) 계층이 콘솔에 추가됐습니다. Notion / Jira 는 워크스페이스 전체가 아니라 사용자가 고른 페이지만 수집하고, 선택 밖 문서는 자동 정리됩니다.
에이전트 자동화의 위험은 “AI 가 마음대로 행동하는 것” 입니다. zenith 는 다음 4 가지를 프롬프트가 아니라 아키텍처로 보장합니다.
등록된 작업 외에는 AI 가 임의 쿼리 · 임의 API 호출을 만들 수 없습니다. 판단이 불가능하면 실행하지 않습니다.
“몇 건이 영향받고 결과는 이렇습니다” 를 먼저 보여주고, 승인해야 실행합니다. 코드는 PR 로만 — AI 는 운영 브랜치에 직접 반영할 수 없습니다.
승인은 지정된 권한자만 할 수 있습니다. 권한 확인이 실패하면 가장 좁은 권한으로 후퇴합니다 — 오류가 권한을 올리는 경로는 없습니다.
요청 → 판정 → 승인 → 실행 → 비용이 하나의 기록으로 남습니다. 잘못된 실행은 즉시 복원되고, 기록 없는 실행은 발생할 수 없습니다.
로그인하면 워크스페이스가 생기고, 승인 후 시스템을 연결하면 zenith 가 회사 지식을 자동으로 학습합니다. 연결부터 첫 답변까지 30분.