bagofwords1/bagofwords

What it solves

Bag of Words (BOW)는 에이전트형 분석 플랫폼으로, Large Language Models (LLM)와 엔터프라이즈 데이터 사이의 격차를 메워줍니다. 사용자는 복잡한 분석을 수행하고, 보고서를 생성하며, 반복적인 데이터 작업을 자동화할 수 있는 특화된 데이터 에이전트를 만들 수 있으며, 매번 컨텍스트를 수동으로 제공하거나 복잡한 쿼리를 작성할 필요가 없습니다.

How it works

BOW는 LLM, 데이터 소스 및 커뮤니케이션 채널 사이의 거버넌스된 게이트웨이 역할을 합니다. 관리자는 각 에이전트에 전용 데이터 접근, 도구, 자격 증명 및 지시사항을 구성할 수 있습니다. 이러한 에이전트는 채팅 인터페이스, 예약 보고서, 대시보드, 외부 MCP (Model Context Protocol) 클라이언트 등 다양한 표면에 배포될 수 있습니다. 플랫폼에는 자체 개선 루프가 포함되어 있어, 에이전트가 평가 세트에 대해 테스트되고 실패 시 시스템이 자동으로 지시사항 수정을 초안 및 테스트하여 시간이 지남에 따라 신뢰성을 향상시킵니다.

Who it’s for

AI 에이전트를 데이터 분석 및 비즈니스 인텔리전스에 규모 있게 활용해야 하는 팀 및 기업을 위해 설계되었으며, 강력한 거버넌스, RBAC 및 다양한 데이터베이스, BI 도구, 비즈니스 애플리케이션과의 연결이 필요합니다.

Highlights

• Extensive Connectivity: PostgreSQL, Snowflake, BigQuery 등 다양한 데이터베이스와 Tableau, Power BI 등 BI 도구, Salesforce, NetSuite 등 비즈니스 앱과 통합.
• MCP Gateway: 에이전트를 MCP 서버 및 커스텀 API에 연결하여 컨텍스트와 도구를 MCP 클라이언트에 노출.
• Self-Improving Loops: 평가 세트를 사용해 실패를 자동 감지하고, 지시사항 업데이트 초안을 작성해 에이전트 성능을 향상.
• Multi-Surface Deployment: 에이전트는 웹 앱, Slack, Microsoft Teams, WhatsApp, Excel, 또는 Claude Code와 같은 MCP 클라이언트를 통한 헤드리스 실행이 가능.
• Enterprise Governance: RBAC, SSO, 감사 로그, 모델 정책을 포함하여 데이터와 모델 접근을 제어합니다.