AI Agent Agency · Since 2010

에이전트가 멈추는 지점,
거기서부터 저희가 일합니다.

리미티드포티는 사람의 시간을 파는 용역에서, AI 에이전트가 일하고 사람은 판단하는 서비스로 전환했습니다. 현장에 엔지니어를 배치하고(FDE), 에이전트 루프의 Human-in-the-loop 과제를 풀고, 귀사에 맞는 AI Agent를 구성합니다.

FOR 개발조직 · DevOps/SRE · IT 운영팀 — PoC에서 멈춘 AI 에이전트를 운영 환경까지

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Forward Deployed Engineering
Human-in-the-loop
Agent Orchestration
Formal Verification · Lean

agent_loop.run() running

01 — The Shift

용역에서 AI 서비스로.
일하는 방식을 바꿨습니다.

2010년부터 소프트웨어 자문과 개발을 해 왔습니다. 그 경험으로 확신하게 된 것은, 이제 고객에게 필요한 것은 더 많은 투입 인력이 아니라 스스로 돌아가는 업무 루프라는 점입니다.

기존 용역 리미티드포티 AI 서비스

계약 단위 투입 인력 × 기간 (M/M) 자동화된 업무 루프와 그 결과

종료 시점 산출물 납품 후 종료 운영하며 계속 개선되는 에이전트

출발점 요구사항 정의서 현장의 실제 업무 흐름

사람의 역할 모든 단계를 직접 수행 판단이 필요한 지점에서만 개입

02 — Why Experts

이제 누구나 AI로 만듭니다.
성과의 차이는 전문가가 만듭니다.

비개발자도 말로 설명해 도구와 자동화를 만드는 시대가 됐습니다. 그런데 같은 AI를 써도 결과는 조직마다 크게 다릅니다. 여러 조사가 공통으로 가리키는 변수는 AI의 결과를 검증하고 운영 환경에 안전하게 연결할 수 있는 기술 전문성입니다.

누구나 만든다

“Vibe coding”

자연어로 AI에게 지시해 코드를 작성하는 방식입니다. Collins 사전이 2025년 올해의 단어로 선정했습니다.¹

개발팀 없이 직접

Anthropic 사내에서는 법무팀이 직원 안내용 시스템 프로토타입을, 마케팅팀이 광고 문안 수백 개를 몇 초 만에 만드는 자동화를, 데이터 과학자가 JavaScript를 몰라도 복잡한 시각화를 직접 만들었습니다.²

차이는 전문가가 만든다

“AI는 팀을 고쳐 주지 않습니다. 이미 있는 것을 증폭합니다.”
Google Cloud DORA 2025 보고서 · 기술 전문가 약 5,000명 조사³

67%

외부 전문 파트너와 함께 도입한 AI의 성공 비율. 자체 구축은 이보다 크게 낮았습니다.

MIT NANDA 2025⁴

2.5배

“출고 코드의 절반 이상을 AI로 만든다”는 10년 이상 시니어(약 3명 중 1명)가 주니어(13%)의 약 2.5배. AI의 실수를 잡아낼 수 있어서입니다.

Fastly 2025 · 개발자 791명⁵

6.6%

중요한 결정까지 AI를 믿고 맡기겠다는 개발자는 6.6%뿐. 절반가량(48%)은 결과를 직접 검증할 수 있을 때만 AI를 신뢰합니다.

Stack Overflow 2026 · 3만여 명⁶

44%

AI 코드 생성 과제 중 위험한 보안 취약점이 생긴 비율. 평균 보안 통과율은 56%로, 1년 전(55%)과 거의 같습니다.

Veracode 2026⁷

출처

03 — The Gap

AI 에이전트가 PoC에서
멈추는 이유

데모는 잘 돌아갑니다. 문제는 실제 업무에 들어가는 순간 시작됩니다. 이 지점들은 모델의 문제가 아니라 엔지니어링의 문제입니다.

어디까지 맡겨도 되는가

자동으로 처리해도 되는 일과 사람이 승인해야 하는 일의 경계를 아무도 정의하지 않았습니다. 그래서 전부 사람이 다시 확인합니다.

예외는 늘 현장에 있다

불완전한 데이터, 복잡한 권한, 문서화되지 않은 레거시 시스템. 에이전트가 막히는 곳은 대부분 문서 밖에 있습니다.

누가 결정했는가

에이전트의 행동과 사람의 승인이 기록되지 않으면 책임 소재가 사라지고, 결국 운영 승인을 받지 못합니다.

04 — Services

세 가지 방식으로
에이전트를 현장에 올립니다

01 FDE

Forward Deployed Engineering

엔지니어가 고객의 현장에 직접 들어가, 실제 업무 흐름 안에서 에이전트를 설계하고 배포합니다. 회의실이 아니라 업무 현장에서 요구사항을 찾습니다.

업무 흐름 관찰 및 자동화 후보 발굴
사내 시스템 · API · DB · 레거시 연동
프로덕션 배포, 모니터링, 장애 대응
고객 팀으로의 운영 노하우 이전

02 HITL

Human-in-the-loop 엔지니어링

에이전트 루프에서 사람이 개입해야 하는 지점을 설계하고 구현합니다. 사람이 병목이 아니라 안전장치가 되도록, 개입의 시점과 방법을 엔지니어링합니다.

승인 게이트 및 권한 경계 설계
신뢰도 · 위험도 기반 에스컬레이션
검토자용 승인 · 수정 인터페이스
감사 로그와 피드백 루프로 자동화 비율 확대
Lean 형식 검증으로 승인 · 권한 규칙 증명

03 AGENCY

AI Agent 구성 Agency

귀사의 업무에 맞는 에이전트 팀을 구성하고 운영합니다. 어떤 에이전트가 어떤 도구로, 어떤 권한 안에서 일할지 조직을 설계하듯 설계합니다.

에이전트 역할 정의와 업무 분장
도구 · 권한 · 데이터 접근 설계
멀티 에이전트 오케스트레이션
평가(eval) 체계와 지속 운영

FORMAL VERIFICATION · LEAN

테스트가 아니라
증명으로 확인합니다

에이전트와 업무 시스템이 지켜야 할 핵심 규칙을 정리 증명기 Lean으로 명세하고, 모든 경우에 성립함을 수학적으로 증명합니다. 테스트는 시도해 본 경우만 확인하지만, 증명은 가능한 모든 실행 순서를 다룹니다. 현재 수행 중인 엔터프라이즈 프로젝트에 적용하고 있습니다.

증명 대상은 AI를 둘러싼 통제 규칙입니다. AI 답변의 정확성은 평가(eval) 체계로 따로 관리합니다.

멱등성 같은 요청이 여러 번 실행돼도 결과는 한 번 실행한 것과 같습니다. 에이전트가 재시도해도 중복 처리나 중복 반영이 생기지 않습니다. apply (apply s r) r = apply s r
보호 숫자 비노출 보호 대상으로 지정한 자리의 숫자는 어떤 출력 경로로도 노출되지 않습니다. ∀ o ∈ outputs s, ¬ reveals o protected
권한 검증 권한이 없는 사용자나 에이전트는 요청 순서를 어떻게 바꿔도 보호된 작업을 실행할 수 없습니다. ¬ allowed u a → a ∉ executed (run u t)

* 코드는 명세 형태를 보여 주는 예시입니다.

05 — Autonomy Dial

자율성은 스위치가 아니라
다이얼입니다

처음부터 전부 자동화하지 않습니다. 업무마다 적절한 단계에서 시작해, 검토 데이터가 쌓이는 만큼 한 단계씩 다이얼을 올립니다.

LEVEL 2

에이전트가 실행하고, 사람이 승인

에이전트가 작업을 끝까지 준비하고, 실제 반영 직전에 사람이 승인합니다. 대부분의 업무가 시작하는 단계입니다.

예: 에이전트가 PR 작성 · 테스트 → 리뷰어 승인 → merge

06 — Process

진행 방식

작게 시작해서, 측정하고, 넓힙니다.

STEP 1
진단

현장 인터뷰와 업무 관찰로 자동화 효과가 크고 위험이 관리 가능한 업무 하나를 고릅니다.
STEP 2
현장 배치

FDE가 투입되어 실제 데이터와 시스템 위에서 에이전트와 승인 게이트를 함께 구축합니다.
STEP 3
루프 운영

사람의 검토 결과를 피드백으로 쌓고, 평가 지표로 품질을 확인하며 자율성 단계를 조정합니다.
STEP 4
확장 · 이관

검증된 패턴을 인접 업무로 넓히고, 운영 체계와 노하우를 고객 팀에 이전합니다.

07 — Company

2010년부터,
소프트웨어를 만들어 온 회사

리미티드포티는 2010년 설립 이후 소프트웨어 자문, 개발 및 공급과 연구개발을 해 왔습니다. 그 시간 동안 쌓은 현장 감각이 AI 에이전트를 실제 업무에 올리는 기반입니다.

회사명: 주식회사 리미티드포티
LIMITED40 Co., Ltd.
대표: 이준호
설립: 2010년 3월
사업 분야: 소프트웨어 자문 · 개발 및 공급
AI 에이전트 구축 · 운영, 연구개발
본사: 서울특별시 동작구 현충로 52

15년간의 현장이 에이전트 현장에서 하는 일

한 번의 계약으로 끝내지 않고, 30여 개 기업과 지속적인 파트너십을 이어 왔습니다.

LONG-TERM OPERATION

10년 넘게, 매년 갱신한 운영

한 고객의 핵심 업무 시스템을 10년 넘게 매년 계약을 갱신하며 개발하고 운영해 왔습니다. 규정이 바뀔 때마다 변경을 반영하고, 업무가 몰리는 기간의 운영 대응과 고객 팀의 역량 교육까지 맡았습니다.

→ AGENT 만들고 끝내지 않고 운영까지 책임지는 FDE

LEGACY → CLOUD

멈추지 않고 옮겨 온 레거시

Excel · VBA 기반 도구에서 .NET/C# 애플리케이션, 웹 서비스, 클라우드와 사내 인증 연동까지. 실사용 중인 시스템을 단계적으로 현대화하고, 소스 관리와 배포 체계도 함께 바꿨습니다.

→ AGENT 문서화되지 않은 레거시 시스템과의 연동

REGULATED ENVIRONMENTS

규제를 계약 의무로 수행

금융권 프로젝트에서 감독기관 감사 협조, 전자금융감독규정, 개인정보 · 신용정보 보호, 장애 대응 시간 기준을 계약상 의무로 이행했습니다. 고객사 보안 정책 교육과 보안 서약은 기본입니다.

→ AGENT 승인 기록과 감사 로그가 필요한 HITL 설계

MONITORING · VISUALIZATION

실시간 관제와 데이터 시각화

통신사의 네트워크 · 서버 관제 화면과 공공 보안기관의 사이버위협 관제 · 분석 시스템을 만들었습니다. 여러 수집 · 분석 서버에서 들어오는 데이터를 실시간으로 받아, 운영자가 한눈에 판단할 수 있게 보여 줍니다.

→ AGENT 에이전트가 지금 무엇을 하는지 보이는 운영 관제

수행 분야

금융
통신
세무 · 회계
공공 · 보안
자동차 · 제조
전자 · 가전
유통 · 커머스
건설 엔지니어링
방송 · 미디어

함께한 고객사

삼일회계법인
SK텔레콤
한국인터넷진흥원
현대자동차 · 제네시스
현대중공업
LG전자
직방
신한은행
신한자산운용
한국 코카콜라
GS네오텍
SK플래닛
LF몰
KBS
SBS
법무법인 세종
법무법인 태평양
한샘

관제 · 데이터 시각화

SK텔레콤보라매국사 3D 서버 관제 · Heatmap 실시간 모니터링
SK텔레콤5G IP Flow 모니터링 · 블록체인 모니터링 및 관리 툴
한국인터넷진흥원종합관제시스템 · 사이버위협정보 분석/공유 시스템

업무 시스템 · 데이터

삼일회계법인법인세 신고 등 업무 자동화 프로젝트 수행, 내부 인원과 함께 에이전트 루프에 참여 중
GS네오텍AWS 클라우드 사용량 통계 · 분석, 정산 시스템
SBS매출분석 시스템

모바일

신한은행SUNNY Bank 앱
한국 코카콜라CokePLAY 웹 · 앱 개발과 연간 운영
직방초기 개발 업무 수행

브랜드 · 서비스 운영

현대자동차 제네시스BMS 시스템 개발 · 운영, One of One Configurator
LG전자마이컬렉션 · Global B2B Integrated Solution 개발 · 운영

대표 프로젝트 일부입니다. 프로젝트 세부 내용은 비밀유지 약정에 따라 상담 시 가능한 범위에서 설명드립니다.

08 — FAQ

자주 묻는 질문

리미티드포티와 AI 에이전트 도입에 대해 자주 받는 질문입니다.

리미티드포티는 어떤 회사인가요?

주식회사 리미티드포티(LIMITED40)는 2010년 설립된 서울 소재 소프트웨어 회사입니다. 소프트웨어 자문·개발 용역에서 AI 기반 서비스로 전환해, 현재는 FDE(Forward Deployed Engineering), Human-in-the-loop 엔지니어링, AI Agent 구성을 제공하는 AI Agent Agency로 일하고 있습니다.

어떤 프로젝트 경험이 있나요?

2010년부터 금융, 통신, 세무·회계, 공공·보안, 자동차·제조, 전자, 유통·커머스, 건설 엔지니어링, 방송·미디어 분야의 소프트웨어를 개발하고 운영해 왔습니다. SK텔레콤과 한국인터넷진흥원의 관제·데이터 시각화 시스템, 삼일회계법인의 법인세 신고 등 업무 자동화, GS네오텍의 AWS 사용량 분석·정산 시스템, 현대자동차 제네시스와 LG전자, 한국 코카콜라의 서비스 개발·운영이 대표적입니다. 프로젝트 세부 내용은 비밀유지 약정에 따라 상담 시 가능한 범위에서 안내합니다.

비개발자도 AI로 개발할 수 있는데, 왜 전문가가 필요한가요?

AI로 누구나 도구와 자동화를 만들 수 있게 됐지만, 성과는 조직의 기술 역량에 따라 크게 달라집니다. Google Cloud의 DORA 2025 보고서는 AI가 팀이 이미 가진 강점과 약점을 모두 증폭한다고 분석했고, MIT NANDA 2025 보고서에서는 외부 전문 파트너와 함께 도입한 AI의 성공 비율(약 67%)이 자체 구축보다 크게 높았습니다. AI의 결과물은 그대로 믿고 쓰기 어렵고 보안 취약점이 섞이는 경우도 많아, 검증과 보안 점검, 운영 시스템 연동을 맡을 전문가가 필요합니다. 리미티드포티는 이 역할을 FDE와 Human-in-the-loop 엔지니어링으로 제공합니다.

FDE(Forward Deployed Engineering)란 무엇인가요?

엔지니어가 고객의 현장에 직접 들어가 실제 업무 흐름과 시스템 위에서 AI 에이전트를 설계·배포·운영하는 방식입니다. 리미티드포티의 FDE는 업무 흐름 관찰, 사내 시스템·API·DB·레거시 연동, 프로덕션 배포와 모니터링, 고객 팀으로의 운영 노하우 이전까지 맡습니다.

Human-in-the-loop(HITL)이란 무엇이고 왜 필요한가요?

AI 에이전트의 실행 루프 안에 사람이 검토하고 승인하는 지점을 설계해 두는 방식입니다. 보안에 민감한 코드 변경, 운영 환경의 인프라 변경이나 롤백처럼 되돌리기 어렵거나 위험도가 높은 작업은 사람이 승인한 뒤 실행되도록 합니다. 리미티드포티는 승인 게이트, 신뢰도·위험도 기반 에스컬레이션, 검토 인터페이스, 감사 로그를 구현합니다.

AI 에이전트가 승인·권한 규칙을 어기지 않는다는 것을 어떻게 확인하나요?

두 가지를 함께 씁니다. AI 답변의 품질과 안전성은 평가(eval) 체계로 반복해서 측정하고, 에이전트와 업무 시스템을 둘러싼 통제 규칙은 정리 증명기 Lean으로 형식 검증합니다. 예를 들어 같은 요청이 여러 번 실행돼도 결과가 한 번 실행한 것과 같다는 멱등성, 보호 대상 숫자가 어떤 출력으로도 노출되지 않는다는 성질, 권한 없는 요청은 어떤 순서로 와도 실행되지 않는다는 성질을 모든 경우에 대해 증명합니다. 리미티드포티는 현재 수행 중인 엔터프라이즈 프로젝트에 이 방식을 적용하고 있습니다.

AI Agent 구성 Agency는 무엇을 하나요?

고객의 업무에 맞는 에이전트 팀을 구성하고 운영합니다. 에이전트별 역할과 업무 분장, 사용할 도구와 권한·데이터 접근 범위, 멀티 에이전트 오케스트레이션, 평가(eval) 체계와 지속 운영을 설계합니다.

기존 SI·용역과 무엇이 다른가요?

기존 용역은 투입 인력과 기간(M/M)으로 계약하고 산출물 납품 후 종료됩니다. 리미티드포티는 자동화된 업무 루프와 그 결과를 제공하고, 납품 후에도 운영하며 에이전트를 개선합니다. 사람은 모든 단계를 직접 수행하는 대신 판단이 필요한 지점에서만 개입합니다. 필요하면 기존 방식(투입 인력·기간 기준의 SI·용역 계약과 개발·운영)으로도 계약하고 작업할 수 있으며, 그 안에서 AI 에이전트를 단계적으로 도입할 수도 있습니다.

어떤 업무부터 시작하는 것이 좋나요?

자동화 효과가 크고 위험을 관리할 수 있는 업무 하나로 시작합니다. 예를 들어 코드 리뷰와 PR 작성, 인프라 변경 계획 검토, 장애 알림 분석처럼 에이전트가 준비하고 사람이 최종 승인하는 업무가 적합합니다. 처음에는 사람이 승인하는 단계에서 시작해, 검토 데이터가 쌓이는 만큼 자율성 단계를 올립니다.

프로젝트는 어떻게 진행되나요?

진단, 현장 배치, 루프 운영, 확장·이관의 4단계로 진행합니다. 업무 하나를 골라 FDE가 실제 시스템 위에 에이전트와 승인 게이트를 구축하고, 검토 결과와 평가 지표로 품질을 확인한 뒤 검증된 패턴을 인접 업무로 넓힙니다.

09 — Contact

에이전트를 어디에 붙여야 할지
함께 찾아보겠습니다

AI 상담 도우미에게 업무를 말씀해 주세요. 정리된 요약을 확인해 주시면 담당자가 직접 회신합니다. 이 문의도 Human-in-the-loop으로 처리됩니다.

EMAIL price@limited40.com

TEL 02-452-0215

AI 상담 도우미 AI 정리 → 방문자 확인 → 담당자 회신

AI가 먼저 듣고, 사람이 답합니다.
업무를 말씀해 주시면 AI가 상담 요약을 만들고, 확인해 주신 내용만 담당자에게 전달됩니다.

견적 · 일정 · 계약은 AI가 답하지 않고 담당자가 확인합니다.
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