5개 시스템 실시간 관제 중

사람으로 버티는 운영, 이제 한계입니다

카인트라는 응대하고, 분석하고, 스스로 고칩니다

인건비는 줄이고, 시스템은 스스로 성장시킵니다.
고객 문의가 시스템 개선으로 이어지는 자기성장형 AI 운영 시스템.

Control Tower 바로가기 어떻게 동작하나요?

🤖

AI가 코드를 쓰는 시대가 왔습니다

2026년 현재, AI 에이전트는 코드를 분석하고, 버그를 고치고,
테스트를 만들고, 배포까지 직접 수행합니다.

🤔

그런데, 정말 믿어도 되나요?

AI가 "수정 완료" 라고 보고했지만 — 실제로 고쳐졌는지,
다른 기능은 안 망가졌는지, 보안 문제는 없는지... 아무도 모릅니다.

⚠️

AI를 감시하는 건, 사람의 한계를 넘었습니다

하루에도 수십 번 AI가 내리는 판단을 사람이 일일이 검토하는 것은
물리적으로 불가능합니다. 놓치는 순간, 사고가 됩니다.

🛡️

그래서, AI가 AI를 관제합니다

Kyntra는 AI 에이전트의 모든 행동에 원칙을 적용하고,
위반 시 즉시 차단하는 자율 관제 시스템입니다.

특허 출원 기술 기반 · AI 에이전트 거버넌스 시스템

The Problem

AI가 코드를 쓰는 시대,
새로운 문제가 생겼습니다

AI 에이전트가 코드를 분석하고 수정하고 배포하는 건 가능해졌습니다.
그런데 그 AI가 제대로 했는지는 누가 확인하죠?

"수정했습니다" 라고 하는데
진짜 고쳐진 건가요?

AI가 코드를 고쳤다고 보고하지만, 실제로 배포 환경에서 작동하는지, 다른 기능을 망가뜨리진 않았는지 아무도 확인하지 않습니다.

시스템이 여러 개면
관리가 불가능합니다

웹사이트 3개, 관리시스템 2개를 운영 중인데, 각각의 버그 리포트를 일일이 확인하고 대응하는 건 사실상 불가능합니다.

사용자 문의가 들어와도
즉시 대응하기 어렵습니다

"이 페이지가 안 열려요" — 이 한 줄의 문의에 답하려면, 로그 확인, 코드 분석, 수정, 테스트, 배포까지 최소 수시간이 걸립니다.

The Solution

문의 접수부터 배포까지,
10단계를 AI가 자동 처리합니다

사용자가 위젯으로 문의를 보내면, Kyntra가 전 과정을 자동으로 처리합니다.
사람이 할 일은 최종 승인 버튼을 누르는 것뿐입니다.

KYNTRA AIMOPS PIPELINE

Step 1 · 접수

사용자 문의 수신

"정치랭크 사이트에서 필터가 초기화돼요"

Step 2 · 분석

AI 자동 분류 + 원인 진단

브라우저 정보, 콘솔 에러, 코드 분석을 종합하여 원인 파악

분류: 버그 · 심각도: Medium

Step 3 · 코드 수정

패치 코드 자동 생성

GitHub 리포에서 관련 파일을 읽고, 수정안을 자동 생성

Step 4 · 검증

원칙 검사 + 자동 테스트

27개 운영 원칙 준수 여부 확인, 권한 침범 검사, 회귀 테스트

✓ 원칙 27/27 통과 · 테스트 Pass

Step 5 · 승인 → 배포

관리자 승인 후 자동 배포

저위험은 자동 승인, 고위험은 관리자 확인 후 스테이징 → 프로덕션 배포

배포 완료 · 사용자에게 결과 자동 안내

How It Works

어떻게 설치하고
어떻게 작동하나요?

복잡한 설정 없이, 웹사이트에 코드 한 줄만 넣으면 됩니다.

1. 위젯 코드 한 줄 삽입

웹사이트 HTML에 스크립트 태그 하나만 넣으면 설치 완료. 별도 서버나 DB 불필요.

2. 사용자가 문의를 보냅니다

웹사이트 우하단에 나타나는 위젯으로 사용자가 버그 신고, 기능 요청, 질문을 보냅니다. 브라우저 정보·콘솔 에러가 자동 첨부됩니다.

3. Control Tower에서 자동 처리

문의가 접수되면 AI가 즉시 분석 → 분류 → 코드 리뷰 → 패치 생성 → 테스트 → 승인 요청까지 자동 진행합니다.

4. 결과가 사용자에게 돌아갑니다

수정 완료 후, 문의를 보냈던 사용자에게 AI가 작성한 답변과 처리 결과가 위젯을 통해 직접 전달됩니다.

AI Governance

AI의 모든 행동에
원칙을 적용합니다

Kyntra의 핵심은 단순한 자동화가 아닙니다.
AI가 코드를 수정할 때, 27개 원칙과 88개 규칙을 실시간으로 검사합니다. 원칙을 위반하면 즉시 차단되고, 관리자에게 보고됩니다.

자가 불신 원칙

AI가 "완료" 보고한 작업도 독립적으로 재검증

행동 드리프트 감지

AI 행동 패턴이 변하면 자동 탐지 및 격리

단계별 승인 체계

저위험은 자동, 고위험은 관리자 승인 필수

System Trust Score

A등급 · 자율운영 가능

원칙 준수율0%

자동 처리율0%

✓ Make → Deploy → Verify → Record 체크리스트 통과

✓ 권한 불변성 검사 통과 (상위 권한 수정 차단)

✓ 증거 기반 검증 완료 (self-distrust 원칙)

⚠ 행동 드리프트 감지: 최근 7일 이내 0건

Self-Growing System

운영할수록
더 똑똑해지는 시스템

카인트라는 단순 자동화가 아닙니다. 고객 문의가 시스템 성장의 연료가 됩니다.
응대와 개선이 하나의 루프로 연결되어, 반복 문제는 줄고 시스템은 정교해집니다.

문의 접수

고객이 문제를 알려줍니다

→

AI 분석 · 응대

맥락을 파악하고 즉시 응답

→

결함 · 패턴 식별

반복 이슈와 구조적 약점 발견

→

시스템 개선

코드 수정 · 검증 · 배포

문의가 줄고, 시스템은 계속 성장하는 선순환

↓ 반복 문의 감소

↑ 시스템 품질 상승

↓ 운영 비용 절감

Core Value

카인트라가 만드는
5가지 변화

인건비 혁신

반복 문의 대응을 AI가 수행하여 소모성 CS 인건비를 구조적으로 절감합니다. 단순 자동응답이 아닌, 시스템 이해 기반의 고도화된 응대.

전문적이고 빠른 대응

문의 맥락, 기능 구조, 시스템 특성을 이해한 AI가 응대하므로 스크립트형 답변과는 차원이 다른 속도와 정확성.

기술조직 보호

기술자와 개발자가 반복적 문의 대응에서 벗어나, 본래의 전문 영역에 집중할 수 있습니다.

자기성장형 시스템

고객 문의 데이터가 단순 기록이 아닌, 시스템 결함 · 병목 · 개선 포인트를 드러내는 학습 자산으로 전환됩니다.

유지비의 성장비 전환

기존에 "유지를 위해 쓰던 비용"이 "시스템을 더 좋아지게 만드는 비용"으로 바뀝니다. 사람을 계속 투입해 유지하던 구조를, AI가 응대하고 학습하고 개선하는 성장 구조로 전환합니다.

Who Is This For

이런 분에게 필요합니다

CS 인건비 고민

고객 문의 대응에
인건비가 계속 드는 대표님

반복 문의를 AI가 직접 응대하고, 그 과정에서 시스템까지 개선합니다. 소모성 비용이 성장 투자로 바뀝니다.

기술인력 소모

기술자가 문의 대응에
끌려 들어가는 조직

숙련 인력이 반복 문의에 소모되는 구조를 끊어냅니다. 개발자는 개발에, 기술자는 기술에 집중할 수 있습니다.

소규모 개발팀

개발자 1~3명으로
여러 서비스를 운영하는 팀

버그 리포트마다 직접 확인하기 벅찬 상황. AI가 1차 분석, 수정안 제시, 테스트까지 자동화합니다.

AI 활용 기업

AI 에이전트를 실무에
투입한 기업

AI가 코드를 직접 수정·배포하는 환경에서, 27개 원칙과 88개 규칙으로 AI 행동을 통제하고 감사합니다.

SaaS / 이커머스

고객 문의에
빠르게 대응해야 하는 서비스

"페이지가 안 열려요" → 5분 안에 원인 분석, 30분 안에 수정안 제시. 고객 경험을 극적으로 개선합니다.

유지보수 비용

유지비가 성장으로
이어지는지 확신이 없는 조직

CS와 개발개선이 분리되어 고객 피드백이 사라지는 구조. 카인트라는 문의를 학습 데이터로 전환합니다.

카인트라는 응대하고, 분석하고, 스스로 고칩니다

AI가 코드를 쓰는 시대가 왔습니다

그런데, 정말 믿어도 되나요?

AI를 감시하는 건, 사람의 한계를 넘었습니다

그래서, AI가 AI를 관제합니다

AI가 코드를 쓰는 시대,새로운 문제가 생겼습니다

"수정했습니다" 라고 하는데진짜 고쳐진 건가요?

시스템이 여러 개면관리가 불가능합니다

사용자 문의가 들어와도즉시 대응하기 어렵습니다

문의 접수부터 배포까지,10단계를 AI가 자동 처리합니다

어떻게 설치하고어떻게 작동하나요?