흩어진 에이전트 운영 환경
Dify, LangGraph, n8n 등 여러 환경에 에이전트가 흩어져 있으면 위치와 상태를 파악하기 어렵고, 수정·배포·운영 관리가 매번 따로 이루어집니다.
DeepFlow
DeepAgentBuilder, Dify, n8n, LangGraph, Langflow 등에서 만든 에이전트를
팀 단위로 공유하고, 권한·사용량·비용을 한 공간에서 관리합니다.
Dify, LangGraph, n8n 등 여러 환경에 에이전트가 흩어져 있으면 위치와 상태를 파악하기 어렵고, 수정·배포·운영 관리가 매번 따로 이루어집니다.
에이전트별 실행 기록과 활용 데이터를 확인할 운영 데이터가 부족해,
실제 업무 활용도를 파악하고 개선 방향을 찾기 어렵습니다.
개인이 만든 프롬프트, 에이전트, 운영 노하우가 공유되지 않으면 팀의 반복 활용이 어렵고 조직의 AI 자산으로 쌓이지 않습니다.
사용자별 사용 한도가 없어 토큰 사용량이 급증해도 사전에 막기 어렵고,
비용이 발생한 뒤에야 문제를 확인하게 됩니다.
DeepFlow
Dify, LangGraph, n8n, DeepAgentBuilder 등에서 만든 에이전트를 팀스페이스에 연결하고,
공유·권한·사용량·보안 정책까지 한 흐름으로 관리합니다.

팀에서 사용하는 에이전트를 한 화면에서 탐색하고, 실행 상태와 운영 정보를 빠르게 확인합니다.
개인이 만든 에이전트와 프롬프트를 팀스페이스에 공유하고, 함께 사용할 수 있는 구조로 관리합니다.
팀별, 사용자별, 에이전트별 사용 기록과
보안 정책 적용 상태를 한눈에 확인합니다.
DeepAgentBuilder, Dify, n8n, LangGraph 등
다양한 에이전트를 하나에서 통합 관리합니다.
팀·에이전트별 사용 현황을 대시보드로 파악해
데이터 자산을 확보합니다.
팀 단위 협업 스페이스에서
지식·프롬프트 자산을 공유합니다.
에이전트가 많아질수록 공유, 권한, 사용량, 보안, 재사용을 체계적으로 관리하는 운영 구조가 중요해집니다.
특정 빌더에 묶이지 않고
다양한 에이전트를 연결합니다.
개인이 만든 에이전트를 재사용 가능한
조직 자산으로 바꿉니다.
사용자별 토큰 한도를 설정해
초과 사용을 막고 비용을 관리합니다.
팀, 사용자, 에이전트별
AI 사용량과 비용을 한눈에 보여줍니다.
실행 히스토리와 AI 에이전트를
조직 지식으로 축적합니다.
역할 기반 접근 제어와 감사 로그로
AI 운영 리스크를 줄입니다.
특장점 1
DeepAgentBuilder, Dify, n8n, LangGraph 등 여러 환경에서 만든 에이전트를
다시 만들 필요 없이, 주소와 키만 입력해 바로 연결합니다.

특정 빌더나 프레임워크에 묶이지 않고, 이미 만든 에이전트와 워크플로우를 그대로 가져와 연결합니다.
복잡한 설정 없이 호출 주소와 API 키를 입력해 에이전트를 빠르게 연결합니다.
특장점 2
혼자 만든 에이전트를 팀스페이스에 연결해,
팀 단위로 공유하고 함께 활용할 수 있는 AI 자산으로 전환합니다.

내가 만든 에이전트와 프롬프트를 팀스페이스에 공유하고, 팀원이 함께 활용하며 원활하게 협업합니다.
팀, 사용자, 역할에 따라 에이전트 접근 범위와 사용 권한을 설정하고 관리합니다.
조직별 팀스페이스로 팀별 자산을 구분해 운영하고, 필요에 따라 여러 조직에 소속될 수 있습니다.
특장점 3
팀·앱별 사용량과 실행 현황, 주요 지표를
Analytics 대시보드에서 한눈에 확인하고 효율적으로 운영·관리합니다.

전사 AI 자산 · 사용량 · 비용을 한 화면에서 관리
프롬프트 · 에이전트 · 지식을 팀 자산으로 공유
사용 히스토리 · 권한 · 데이터 보호 정책 관리
흩어진 AI 자산을 모아 조직의 운영 자산으로 만들며,
DeepDocurator · DeepConnector · DeepAgentBuilder의 산출물이 DeepFlow 위에서 조직의 운영 자산이 됩니다.
DeepAgentBuilder · 외부 포함
Dify · LangGraph · N8N
스페이스 · 권한 · 공유
대시보드 · 보안
단독 도입도, 4단계 통합 AX 스택으로도 확장 가능하며,
고객 데이터 · 환경 · 규제 요건에 맞춰 맞춤 설계해드립니다.