20%↑이커머스 · X2BEE AI
아이스크림미디어: X2BEE AI 도입 후 매출 20% 증가
많은 사람이 몰려도 멈추지 않는 쇼핑몰에 AI 서비스를 더했습니다. 문을 연 다음 달 매출과 방문이 20% 늘었습니다(고객사 측정).
MSA 기반 아키텍처로 트래픽을 안정적으로 운영하고 AI 서비스를 더했습니다. 런칭 후 매출·거래금액과 트래픽이 전월 대비 20% 늘었습니다(고객사 측정).
에이전틱 커머스 기업, 플래티어
AI 에이전트가 탐색하고, 거래하고, 운영하는 커머스를 만듭니다
AI가 고객 대신 쇼핑하는 시대, 쇼핑몰이 준비할 일을 돕습니다
The Third Shift
매장에서, PC에서, 휴대폰에서. 이제는 AI가 고객 대신 상품을 찾고 삽니다.
온라인과 모바일, 두 번의 전환을 직접 설계하고 운영해 온 플래티어가 AI 에이전트가 구매하는 세 번째 전환의 실행을 맡습니다.
1990s – 2000s
매장이 웹으로 옮겨 갔습니다.
2010s
쇼핑이 손안으로 들어왔습니다.
2025 –
AI가 상품을 인지하고, 에이전트가 탐색과 구매를 합니다.




2030년, 전 세계 온라인 쇼핑 거래 가운데 AI를 거칠 것으로 보는 비중(20%)
Gartner, 2026년 1월 전망AI 에이전트를 거치는 구매는 이미 늘고 있습니다
2030년, 전 세계 디지털 커머스 거래 건수 가운데 AI 플랫폼·AI 에이전트를 거칠 것으로 보는 비중
Gartner, 2026년 1월 전망미국 리테일 사이트에 AI를 거쳐 들어온 방문, 전년 대비 증가
Adobe Analytics, 2026년 7월 (Digital Commerce 360 보도)AI를 거쳐 들어온 방문의 구매 전환율이 일반 방문보다 높은 정도
Adobe Analytics, 2026년 7월 (Digital Commerce 360 보도)아직 국내 통계는 없지만, AI가 상품을 고르고 사는 흐름은 해외에서 먼저 숫자로 나타나고 있습니다.
Why Accuracy Matters
고객은 화면을 보고, AI는 쇼핑몰이 보내 주는 정보를 읽습니다. 둘이 다르면 AI는 고객에게 틀린 답을 합니다.

AI 에이전트는 고객 대신 쇼핑몰의 상품·가격·재고 정보를 읽고 답합니다. 플래티어가 직접 점검해 보니, 고객이 보는 화면과 AI 에이전트가 받는 정보가 다른 경우가 있었습니다.
고객이 보는 화면
3'가디건' = 'cardigan' 같은 상품
울 블렌드 니트 가디건
125% 할인가 적용 정가
AI 에이전트가 받은 정보
{
"product": "울 블렌드 니트 가디건",
"price": "할인 전 정가",
"stock": "판매 중",
"search": { "가디건": 0, "cardigan": 5 },
"detail": {
"배송비": null, "소재": null,
"실측": null, "옵션 추가금": null
}
}
플래티어 자체 점검, 2026년 10월
AI가 잘못 읽으면, 고객은 쇼핑몰이 틀렸다고 기억합니다.
Three Layers of Agentic Commerce
AI에 연결하는 것은 이제 기본입니다. 플래티어는 AI 에이전트가 고객사의 가격·재고·혜택·반품 규칙을 정확히 알고 거래하게 만드는 엔진을 만듭니다.
Layer 01데이터
상품 정보를 AI 에이전트가 읽고 인용하고 추천할 수 있는 데이터로 만듭니다.
AI Agent Ready Data관련 제품 · genser DataFoundry
더 알아보기Layer 02지식
상품 구조와 거래 규칙, 주문·클레임의 상태를 표준으로 정의합니다.
표준 커머스 온톨로지 NEW관련 제품 · X2BEE · XGEN
더 알아보기Layer 03거래
가격·재고·주문을 쇼핑몰 시스템에서 바로 읽고, 에이전트의 실행을 통제합니다.
UCP · ACP · WebMCP관련 제품 · X2BEE · XGEN
더 알아보기Layer 01 · 데이터
소재·성분·사양 같은 정보의 상당 부분은 사람이 읽는 상세 이미지와 후기 안에만 있습니다.
여러 AI 모델이 교차 검수하고, 근거가 부족한 항목은 만들지 않고 보류합니다.
Layer 02 · 지식
Layer 03 · 거래
세 표준 모두 판매자가 판매 주체로 남고, 가격·재고의 최종 기준은 판매자 시스템의 응답입니다. X2BEE의 표준 연동은 UCP·ACP부터 단계적으로 적용합니다.
The Engine for Agentic Commerce
알리고, 찾고, 팔고, 운영하는 단계마다 필요한 제품을 골라 쓸 수 있습니다.
01 인지 · genser GEOChatGPT에 물어도 우리 상품이 나오게생성형 AI가 답할 때 우리 상품이 출처로 인용되도록 상품 정보를 정리하고, 얼마나 자주 인용되는지 측정합니다.→
02 탐색 · genser Discovery쇼핑몰 안의 AI 점원고객의 요구를 이해하고 대화로 상품 선택까지 안내합니다. 쇼핑 서비스 gelatto에서 직접 써 볼 수 있습니다.→
03 거래 · X2BEE추천부터 주문까지 잇는 쇼핑몰 엔진쇼핑몰에 필요한 기능을 한데 담은 커머스 코어 플랫폼입니다. 처음부터 AI 에이전트가 일할 수 있는 구조로 만들어, 상품 추천부터 주문까지 AI 에이전트가 맡을 준비가 되어 있습니다.→
04 운영 · XGEN직원과 함께 일하는 AI 에이전트 플랫폼AI 에이전트를 만들고, 배포하고, 통제하는 기업용 플랫폼입니다. 인터넷과 분리된 회사 내부 서버에도 설치합니다.→
전 단계 · 개인화 · groobee고객마다 다른 추천고객이 보고 담은 상품을 실시간으로 읽어, 사람마다 다른 상품과 혜택을 자동으로 보여 줍니다.→
인지 · 데이터 보강과 갱신 · genser DataFoundryAI가 읽을 수 있는 상품 데이터이미 가진 상품정보·이미지·후기를 AI가 활용하는 상품 데이터(AI Agent Ready Data)로 보강하고, 상품이 바뀌면 자동으로 갱신합니다.→ChatGPT·Gemini 같은 생성형 AI가 답할 때 우리 상품이 출처로 인용될 수 있도록 상품 정보를 정리하고, 인용 변화를 측정합니다.
무료 사전 점검 7개 영역 · 3영업일
고객CJ제일제당 · 하이트진로음료
고객의 요구를 이해하고 대화로 상품 선택까지 안내하는 자사몰 AI 에이전트입니다. 위젯·전용 페이지·API로 적용합니다.
클릭률 86%↑ 패션 B사, 기존 AI 검색 대비, 고객사 측정
고객샵리스트 · 슈마커플러스
올인원 AI-Ready 맞춤형 에이전틱 커머스 플랫폼. 상품 추천부터 주문서까지 에이전트가 대화로 잇는 커머스를 만듭니다.
11개 모듈 · 167개 메뉴 · GS인증 1등급 2023년 1월
고객더한섬닷컴 · CJ올리브영 · 롯데카드
AI 에이전트를 개발하고 배포하고 통제하며, 운영할수록 스스로 진화하는 플랫폼. 온프레미스·하이브리드로 기업 안에 설치합니다.
GS인증 1등급 TTA, 2026년 7월 · 특허·인증 11건 2026년 10월
고객롯데홈쇼핑 · 제주은행
이미 가진 상품정보·이미지·후기를 AI가 활용하는 상품 데이터(AI Agent Ready Data)로 보강하고, 상품이 바뀌면 자동으로 갱신합니다.
바뀐 상품만 시간·일 단위로 다시 처리
genser의 기술을 직접 보여 주는 B2C 쇼케이스 플랫폼입니다.
2026년 4월 한국·일본 동시 출시 · 연동 상품 150만+ SKU 2026년 6월
실시간 행동 데이터로 개인화 추천과 타겟팅을 자동화합니다.
누적 고객사 300여 개 · 업계 최다 추천 알고리즘 28종 2025년 기준
고객CU · 신한카드 · 제주항공
Commerce AX Engineering
대형 종합몰·전문몰을 직접 설계·개발하고 운영해 온 경험으로, AI가 일하는 쇼핑몰을 만듭니다.
Commerce AX Engineering은 종합몰·전문몰 등 대형 커머스를 개발하고 운영하는 플래티어의 기반 사업입니다. X2BEE 기반 신규 개발은 물론 고객사의 기존 플랫폼 고도화까지, 상품 구조와 거래 규칙, 운영 현장을 직접 다뤄 온 경험을 바탕으로 에이전틱 커머스를 전략부터 구현까지 설계합니다.
기업형 맞춤 커머스를 설계·개발하고, 오픈 이후의 운영까지 맡습니다.
올인원 AI-Ready 맞춤형 에이전틱 커머스 플랫폼. 상품 추천부터 주문서까지 에이전트가 대화로 잇는 커머스의 기반입니다.
쇼핑·운영·상담 에이전트가 고객·운영자·상담원의 일을 돕습니다.



X2BEE 기능 제공 영역
X2BEE AI 에이전트 — 쇼핑 · 운영 · 상담
X2BEE AI 에이전트는 고객의 쇼핑, 관리자의 운영, 상담원의 응대를 나눠 맡습니다.
질문을 받아 상품을 추천하고 옵션·장바구니·주문서까지 이어 줍니다. 상품평과 상품정보를 요약해 보여 줍니다.
상위 에이전트 · 허브
관리자 화면의 AI 운영 챗봇으로 화면·정책·운영 데이터를 묻고, 보던 화면에서 AI 기능을 바로 씁니다. 아래 에이전트를 묶는 허브입니다.
상품명·파일·URL로 고시 항목·검색 키워드·SEO 문구를 만들고, 자료끼리 다른 곳을 찾아 출처와 함께 보여 줍니다. 상품 Q&A에도 답변 초안을 쓰고 확인할 부분을 표시합니다.
판매·리뷰·평점을 근거로 기획전 상품을 추천하고, 말로 고객 세그먼트를 만듭니다. 업종을 고르면 전시 구성을 추천해 편집 화면에 바로 반영합니다.
질문하면 데이터를 차트와 대시보드로 보여 주고, 서버 상태를 요약해 원인과 조치를 알려 줍니다.
고객 이력과 운영 정책을 근거로 상담원에게 답변 초안을 주고, 상담 현황을 관리자 화면에 모아 보여 줍니다.
Composable Commerce
필요한 기능을 레고처럼 끼워 넣는 쇼핑몰입니다. AI 상담, AI 상세페이지 제작도 블록처럼 붙입니다.
X2BEE는 회원·상품·주문·결제·정산 같은 기능을 모듈로 조합하는 컴포저블 커머스입니다. 상담·상세페이지 제작 같은 AI 솔루션도 같은 방식으로 더합니다. 모두 X2BEE의 같은 회원·상품·주문 데이터 위에서 일하고, 기업의 기존 시스템과도 연결됩니다.
X2BEE Nable AICC
채팅과 대표번호 전화를 AI가 먼저 받고, 이름·전화번호로 회원을 찾아 구매내역·배송 상태와 송장번호·결제·환불 내역·취소/교환/반품 가능 여부를 불러옵니다. 상담원에게 넘어가도 같은 회원·주문 정보를 바로 보고, 상담 현황은 X2BEE 관리자 통계 화면에서 확인합니다.
더 알아보기X2BEE pGEN 오픈 예정
상품코드(ERP 연동)나 엑셀로 기본 정보를 불러오고, 카테고리별 템플릿에 원산지·영양성분·조견표 같은 필수 표기를 모듈로 넣습니다. 인증마크·공지 모듈은 개발 없이 관리자가 바로 추가하고, 금칙어와 빠진 필수 항목을 생성 시점에 확인합니다.
더 알아보기함께하는 커머스 고객사




















데이터 구조와 업무 로직을 아는 쪽만이 에이전트를 실제로 실행시킬 수 있습니다.
플래티어 전체, 2026년 9월 기준
Start with SaaS
고객이 AI 검색에서 상품을 발견하고 자사몰에서 고르는 단계는 기존 쇼핑몰에 연동해 몇 주 안에 시작하고, AI 에이전트가 주문·결제와 커머스 운영까지 맡는 단계는 커머스 기반부터 설계합니다.
가볍게 바로 시작자사몰에 적용하는 에이전틱 커머스 SaaS기존 쇼핑몰 그대로 · 몇 주
고객AI로 쇼핑하는 고객
생성형 AI가 답할 때 우리 상품이 출처로 인용되도록 상품 정보를 보강합니다.
평균 5주 내외무료 사전 진단 · 3영업일
상황과 조건을 문장으로 받아 추천 이유와 함께 상품을 보여 줍니다.
보통 1~2주gelatto에서 체험
행동 데이터로 고객을 세분화해 고객별로 맞는 상품과 메시지를 노출합니다.
평균 1~2주설치 직후 캠페인
모든 단계의 바탕
상세 이미지·후기 속 정보를 상품·옵션별 데이터로 만들고, 상품이 바뀌면 갱신합니다.
상품군 규모에 따라 협의시범 상품군부터
| 제품 | 해결하는 과제 | 준비 사항 | 제공 결과 | 적용 기간 | 체험·시범 |
|---|---|---|---|---|---|
| genser GEO | AI 답변에 자사 상품이 노출·인용되지 않음 | 도메인, 상품 피드 | AI 코멘트·Q&A·메타 설명·ALT·JSON-LD, 주차별 측정 리포트 | 평균 5주 내외 | 무료 사전 진단(도메인 입력, 7개 영역, 3영업일) |
| genser Discovery | 검색 결과 없음, 조건·상황 검색의 낮은 정확도 | 상품 피드(네이버 EP·GMC) 또는 상품 연동 API | 위젯·전용 페이지·API 중 선택, 인텐트 분석 | 보통 1~2주 | gelatto 체험, 공개 전 어드민 미리보기 |
| groobee | 모든 고객에게 동일한 화면·메시지 노출 | 스크립트·SDK 설치 | 개인화 추천·메시지, 캠페인 성과 분석 | 평균 1~2주 | 설치 직후 온사이트 캠페인, 2~3일 후 기본 추천 |
| genser DataFoundry | 상품 정보가 상세 이미지·후기에만 있어 검색·AI가 활용하지 못함 | 상품 피드·상세 이미지·후기 | 상품·옵션별 구조화 데이터, 변경분 갱신 | 상품군 규모에 따라 협의 | 시범 상품군 처리 후 항목 충족률 확인 |
AI 에이전트에게 주문·결제와 커머스 운영까지 맡기려면
제대로 만들기커머스 기반부터 설계·구축커머스 코어부터 · 몇 달
상품·장바구니·주문·결제·클레임·배송의 원천 데이터와 API를 갖춘 커머스 코어를 AI에 맞게 설계·개발합니다. 외부 AI 에이전트는 UCP·ACP로 들어옵니다(단계적 적용).
Pro 약 6개월Enterprise 약 8개월
X2BEE AI 에이전트(쇼핑·운영·상담)는 XGEN 위에서 만들고 배포·통제합니다. 에이전트가 할 수 있는 일과 승인 절차, 실행 기록을 하나의 기준으로 관리합니다.
같은 플랫폼으로 금융·제조 등 기업 업무로 확장할 수 있습니다.
온프레미스·하이브리드환경에 따라 협의
같은 상품 데이터 위에서, 작게 시작해 넓혀 갑니다.
Customer Success
플래티어와 함께한 고객사의 실제 결과입니다. 숫자는 고객사가 직접 측정했습니다.
쇼핑몰 설계·개발부터 AI 탐색·AI 검색 노출·에이전트 운영까지, 플래티어의 제품과 서비스를 도입한 고객사의 사례입니다. 수치는 고객사가 측정한 결과입니다.
20%↑이커머스 · X2BEE AI
많은 사람이 몰려도 멈추지 않는 쇼핑몰에 AI 서비스를 더했습니다. 문을 연 다음 달 매출과 방문이 20% 늘었습니다(고객사 측정).
MSA 기반 아키텍처로 트래픽을 안정적으로 운영하고 AI 서비스를 더했습니다. 런칭 후 매출·거래금액과 트래픽이 전월 대비 20% 늘었습니다(고객사 측정).

자동차 · 설계·개발·운영
현대·제네시스 인증중고차를 파는 쇼핑몰을 만들고 지금도 운영합니다. 일본 법인 고객 플랫폼도 맡고 있습니다.
현대·제네시스 인증중고차 판매 플랫폼을 2022년 설계·개발하고 운영을 맡고 있습니다. 일본법인 신 고객 경험 플랫폼(J플랫폼)도 설계·개발해 2022년부터 운영합니다.

홈쇼핑 · XGEN
방송 화면 기획, 편성표 확인, 문서 분석, 위험 상품 확인, 협력사 질문 답변을 AI가 돕습니다. 개인정보는 가려서 안전하게 씁니다.
XGEN 기반 AI 에이전트로 방송 CG 기획안 생성, 편성표 조회·스케줄링, 문서 분석, 위해상품 검증, 파트너스 Q&A 챗봇을 만들었습니다. 개인정보 마스킹과 가드레일로 안전하게 운영합니다.

패션 · X2BEE
여러 브랜드 쇼핑몰을 하나로 합치고, 화면을 새로 다듬고, AI 서비스를 붙였습니다.
현대백화점그룹 더한섬닷컴의 통합 쇼핑몰을 업무별 MSA 구조로 다시 설계·개발하고 UI/UX 고도화와 AI 서비스를 연동했습니다.

패션 · genser Discovery
새 쇼핑몰을 열면서 AI 쇼핑 도우미를 처음부터 달았습니다. 원래 검색도 그대로 씁니다.
2026년 8월 새로 연 패션·슈즈 플랫폼에 genser Discovery를 기본 기능으로 넣었습니다. 기존 검색은 그대로 두고 별도 AI 검색 채널로 운영하며, 고객이 상황과 조건을 말하면 맥락을 따라 후보를 좁힙니다.

식품 · genser GEO
그림 속에만 있던 상품 정보를 AI가 읽을 수 있는 글로 바꿨습니다. AI 답변에 얼마나 인용되는지도 측정합니다.
통이미지 속 상품 정보를 AI가 읽는 구조화 데이터로 바꾸고, 원문 기반 팩트 체크와 AI 인용 측정으로 운영합니다(CJ더마켓).

음료 · genser GEO
그림 속 상품 정보를 AI가 읽는 글로 바꾸고, 상품이 바뀔 때마다 함께 고칩니다.
공식몰 진로토닉몰의 상품 상세페이지 141개에서 용량·입수·판매 상태 등 최대 40여 종 속성을 구조화 데이터(JSON-LD)로 정리하고, 상세 이미지 226장에 대체 텍스트를 붙였습니다. 2026년 8월 작업을 시작한 뒤 용량·구성 변경에 맞춰 10월 초까지 13차례 갱신했고, 대표 질문 50개로 생성형 AI 3종의 답변을 매일 측정해 매주 리포트합니다.


금융 · XGEN
고객 정보를 지키기 위해 회사 안 서버에만 설치했습니다. 개인정보 가리기와 금지어 걸러내기로 안전하게 씁니다.
민감 데이터를 위해 온프레미스·망분리 환경에 설치하고 개인정보 가리기·금칙어 필터·활용 모니터링으로 보안 통제를 갖췄습니다.
genser Discovery 클릭률 — 기존 AI 검색을 genser로 바꾼 뒤 AI 쇼핑 도우미로 바꾼 뒤 상품 클릭이 늘었습니다
패션 B사, 고객사 측정genser Discovery를 쓴 세션의 구매율 — 검색을 쓰지 않은 세션 대비 AI 쇼핑 도우미를 쓴 고객이 그렇지 않은 고객보다 더 많이 샀습니다
genser Discovery 도입 고객사 측정genser GEO 적용 후 상품 상세페이지 인용, AI 답변 출처 인용 ChatGPT 같은 AI 답변에 우리 상품 페이지가 출처로 나온 횟수
genser GEO 도입 고객사 측정groobee AI 추천의 클릭·주문 수 — 통계 추천 대비 AI 맞춤 추천으로 바꾼 뒤 클릭과 주문 수
메트로시티, 2021년 1~3월 모바일, 고객사 측정에이전틱 커머스는 AI 에이전트가 상품을 탐색하고, 거래하고, 운영하는 커머스입니다. 오프라인에서 온라인(1990~2000년대), 온라인에서 모바일(2010년대)에 이은 커머스의 세 번째 전환으로, 구매의 주체가 사람에서 AI 에이전트로 바뀝니다.
고객 여정의 네 단계를 잇습니다. 인지는 genser GEO, 탐색은 genser Discovery, 거래는 X2BEE, 운영은 XGEN이 맡습니다. groobee가 전 단계의 개인화를, genser DataFoundry가 전 단계의 상품 데이터를 뒷받침합니다. genser Discovery는 B2C 쇼케이스 gelatto에서 직접 체험할 수 있습니다.
데이터·지식·거래 세 계층이 필요합니다. 상품 정보를 AI가 활용하는 데이터(AI Agent Ready Data)로 만들고, 상품 구조와 거래 규칙을 표준 커머스 온톨로지로 정의하며, UCP·ACP·WebMCP 같은 거래 표준으로 AI 에이전트가 고객사의 가격·재고·혜택·반품 규칙을 정확히 알고 거래하게 합니다.
네. Commerce AX Engineering은 X2BEE 기반 신규 개발은 물론 고객사의 기존 플랫폼 고도화도 맡습니다. genser Discovery는 위젯·전용 페이지·API 가운데 골라 기존 검색과 나란히 운영하고, groobee는 쇼핑몰을 고치지 않고 스크립트만 설치하면 평균 1~2주면 정식으로 가동합니다.
플래티어는 2005년 설립 이후 20년간 대형 커머스를 설계·개발하고 운영해 왔습니다. 현대백화점·롯데ON·롯데홈쇼핑·엘롯데 같은 대형 이커머스 플랫폼, 신한카드·롯데카드·삼성카드 같은 카드사 커머스, 현대자동차·제네시스·한국타이어 같은 제조·브랜드의 온라인 판매를 맡고 있습니다. X2BEE로는 현대백화점그룹 더한섬닷컴, 아이스크림미디어, CJ올리브영 등의 커머스를 설계·개발했고, 2026년에는 신세계I&C의 대규모 이커머스 플랫폼 개발을 수주했습니다. 2026년 9월 기준 함께하는 고객사는 1,086개사, 사업 수행 실적은 3,585건(플래티어 전체)입니다.
핵심은 기업의 시스템과 지식을 일하는 AI 에이전트로 바꾸는 공통 엔진 AX Foundry입니다. AX Foundry는 세 단계로 일합니다. 연결 단계에서 ERP·CRM 등 기존 시스템과 데이터를 AI에 잇고(XGEN Multi-LLM·MCP 연동), 구조화 단계에서 상품정보·이미지·후기 같은 비정형 데이터를 AI가 활용하는 데이터로 바꾸며(genser DataFoundry, Hybrid RAG·Ontology RAG), 실행 단계에서 No-code 워크플로로 AI 에이전트를 구성하고 통제합니다(XGEN). 여기에 상품 구조와 거래 규칙을 정의하는 표준 커머스 온톨로지, 주문부터 정산까지 에이전트가 거래할 수 있는 커머스 플랫폼 X2BEE와 쇼핑·운영·상담 AI 에이전트가 더해집니다. 이 기술은 2026년 9월 기준 R&D 인력 82명이 연구하며, 특허 8건과 GS인증 1등급(XGEN·X2BEE), CSAP 인증으로 검증받았습니다.
제품과 시작 방식에 따라 다릅니다. genser GEO는 도메인만 입력하면 3영업일 안에 무료 사전 점검 리포트를 받을 수 있고, 적용은 평균 5주 내외입니다. genser Discovery는 위젯·전용 페이지·API 가운데 하나로 1~2주 안에 적용하며, groobee는 스크립트만 설치해 평균 1~2주면 가동합니다. X2BEE로 쇼핑몰을 새로 설계·개발하면 일반적으로 Pro는 약 6개월, Enterprise는 약 8개월이 걸립니다. 단, 고객사가 X2BEE 비즈니스 템플릿을 적용 시 3개월 내 적용도 가능합니다.
아이스크림미디어는 X2BEE와 X2BEE AI를 도입한 뒤 매출·거래금액이 전월 대비 20%, 트래픽이 20% 늘었습니다. genser Discovery는 기존 AI 검색을 바꾼 패션 B사에서 클릭률이 86% 올랐고, 도입 고객사에서 Discovery를 쓴 세션의 구매율이 검색을 쓰지 않은 세션의 6.5배였습니다. genser GEO는 식품 커머스 고객사에서 적용 5주 뒤 공식 사이트 인용이 1.6배, 상품 상세페이지 인용이 2.1배가 됐습니다(genser 자체 측정, 2026년 6~7월). 아이스크림미디어와 genser Discovery 수치는 고객사가 측정한 결과입니다.
groobee는 실시간 행동 데이터로 개인화 추천과 타겟팅을 자동화하는 구독형 AI 마테크 SaaS입니다. 고객을 세분화해 고객별로 맞는 메시지와 상품을 노출하고, 성과를 측정해 더 효과적인 방식을 선택합니다. 2016년 출시 뒤 10년 동안 이커머스 고객사의 개인화 마케팅을 운영해 왔습니다.
모든 고객에게 같은 메시지와 상품을 노출하면 반응은 떨어지고 피로감은 쌓입니다. groobee는 속성·행동·취향으로 고객을 세분화해 고객별로 맞는 메시지와 상품만 노출합니다. 비회원 방문 고객까지 식별하고, 스크립트 설치만으로 마케터가 개발 없이 캠페인을 직접 운영합니다.
상품 상세 페이지에 AI 추천과 통계 추천을 함께 적용한 결과, AI 추천이 클릭 수 약 2.2배, 주문 수 약 2.7배, 전환 금액 2.3배였습니다(2021년 1~3월, 모바일, 고객사 측정).
세그먼트 타겟팅 캠페인으로 매출이 직전 3개월 대비 최대 90% 증가했다고 발표했습니다(2023년 11월 그루비 밋업 발표).
회원 대상 객실 예약 캠페인으로 1월 객실 예약이 캠페인 전보다 3배 증가했습니다(2021년 1월, 고객사 사례).
쇼핑몰을 고치지 않고 스크립트만 설치하며, 평균 1~2주면 정식 가동합니다. 온사이트 캠페인은 설치 직후, 기본 추천은 2~3일 뒤부터 사용할 수 있고, 딥러닝 추천은 약 14일 뒤 정교해집니다. 도입 뒤에는 고객 성공 관리팀이 사용 교육, 캠페인 점검, 개선안 제안을 지원합니다.
2023년 11월 마테크 솔루션 최초로 CSAP(클라우드 서비스 보안 인증)를 받았고, 조달청 혁신제품으로 지정됐습니다. 2025년 글로벌 SaaS 마켓플레이스 지원사업(GSMP)에 선정됐으며, 우체국쇼핑·공영쇼핑·한국관광공사 디지털 마케팅 사업에 활용됐습니다.
롯데홈쇼핑 · CU · 신한카드 · 제주항공 · 더한섬닷컴 · 우체국쇼핑 · 공영쇼핑 · 모던하우스 · 바바더닷컴 외 300여 개사
구글 애널리틱스 추적 코드와 같은 스크립트 설치 방식입니다. 쇼핑몰 화면이나 기능을 고치지 않으며, 앱은 SDK로 연동합니다.
설치 직후부터 데이터 수집이 시작되고, 트래픽이 충분하면 1~2일 안에 대부분의 상품 데이터가 수집됩니다. 온사이트 캠페인은 바로, 기본 추천은 2~3일 뒤부터 사용할 수 있고, 딥러닝 추천은 약 14일 뒤 정교해집니다. 정식 가동은 평균 1~2주입니다.
네. 주요 이커머스 호스팅 서비스와 자체 구축 쇼핑몰 모두 스크립트와 API로 연동합니다.
회원가입 정보와 사이트 활동 데이터를 수집해 최대 3개월 보관하며 개인정보보호법을 따릅니다. AI가 추천과 개인화에 관여한다는 사실을 고지합니다(AI 기본법 대응).

genser GEO는 운영 중인 사이트의 상품 정보를 생성형 AI가 이해하고 인용할 수 있는 콘텐츠로 보강하고, 실제 AI 답변에서 달라진 점을 측정해 다음 개선으로 잇는 서비스입니다.
사람에게 잘 보이는 상세페이지도 AI에게는 비어 보일 수 있습니다. AI가 페이지에 접근하지 못하거나, 핵심 정보가 이미지 안에만 있거나, 대표 URL·구조화 데이터가 어긋나면 우리 상품은 AI 답변의 출처가 되기 어렵습니다. genser GEO는 사이트를 새로 만들지 않고, 운영 중인 페이지에 AI가 읽을 수 있는 설명을 더합니다.

상품 정보는 네이버·GMC 상품 피드, API, 엑셀·CSV 파일로 연동하고, 상품이 바뀌면 해당 콘텐츠를 다시 만들고 검증합니다.
도메인만 입력하면 7개 영역을 점검한 무료 사전 리포트를 3영업일 안에 받아 볼 수 있습니다. 적용은 평균 5주 내외입니다. 무료 사전 점검 신청
CJ제일제당 · 하이트진로음료 · 로저나인(골프넛츠) 등
식품·음료 제조사부터 전문 브랜드몰까지 국내 자사몰에서 운영 중이며, 일본에서도 서비스합니다.
SEO가 검색 결과의 순위와 키워드에 맞춘다면, genser GEO는 생성형 AI가 상품의 사실과 맥락을 이해해 답변의 출처로 인용하도록 상품 정보를 글과 구조화 데이터로 보강합니다. 효과도 순위가 아니라 AI 답변의 언급·인용으로 측정합니다.
적용 전에 고정한 질문으로 기준을 측정하고, 적용 뒤 같은 질문을 매일 반복해 물어 주차별로 비교합니다. 이름만 나왔는지 추천됐는지, 공식몰과 다른 쇼핑몰 가운데 어디가 출처인지 나눠 보고, 주간 리포트와 답변 원문을 어드민에서 확인할 수 있습니다. 식품 커머스 고객사에서는 적용 5주 뒤 공식 사이트 인용이 1.6배, 상품 상세페이지 인용이 2.1배가 됐습니다(genser 자체 측정, 2026년 6~7월).
아닙니다. 운영 중인 상세페이지에 메타 설명·ALT·JSON-LD·AI 코멘트를 더합니다. 플래티어가 항목별 적용 가이드를 드리고 고객사가 반영하며, 가격처럼 자주 바뀌는 값은 글로 고정하지 않고 쇼핑몰 데이터를 그대로 불러오게 연결합니다.
genser Discovery는 고객의 요구를 이해하고 대화로 상품 선택까지 안내하는 자사몰 AI 에이전트입니다. 지금 쓰는 검색은 그대로 두고, 대화로 상품을 찾는 채널을 하나 더 엽니다.
고객은 AI에게 묻듯 상황과 조건을 문장으로 말하는데, 자사몰 검색창은 아직 단어 몇 개를 받도록 만들어져 있습니다. 상품이 있어도 고객의 말과 이어지지 않으면 고객에게는 없는 상품처럼 보입니다. genser Discovery는 그 요구를 상품 선택으로 잇습니다.
필요하면 상품 검색·CS 지식·웹 조사·업무 시스템 연동 가운데 도구를 스스로 고릅니다. 웹 조사는 질문을 이해하는 데만 쓰고, 상품 사실은 연동된 상품 정보를 따릅니다.
위젯·전용 페이지·API 가운데 고르고, 기존 검색과 나란히 운영합니다. 전용 페이지는 DNS에 CNAME 한 줄을 더해 고객사 도메인에서 서비스하고, 위젯은 지금 화면 위에 창으로 띄워 레이아웃을 바꾸지 않습니다. 상품은 네이버 EP·Google Merchant Center 피드나 genser 상품 연동 API로 연동하고, 공개 전에 어드민 미리보기로 화면을 확인합니다. 보통 1~2주면 적용합니다.
슈마커플러스 · 현대리바트몰 · 셀트리온몰 · 샵리스트(일본) 등
아닙니다. genser Discovery는 기존 검색과 결과·화면을 그대로 두고 대화형 탐색 채널을 하나 더 엽니다. 위젯·전용 페이지·API 가운데 고르며, 보통 1~2주면 적용합니다.
네. 고객사의 배송·교환 같은 안내 자료를 연결해, 등록한 자료 범위 안에서 답합니다. 신청·접수까지 처리하려면 MCP로 해당 업무 시스템을 연결합니다.
어드민의 인텐트 분석에서 봅니다. 고객이 무엇을, 어떤 상황에서, 어떤 기준으로 찾는지와 결과가 없거나 클릭이 없었던 검색어를 보고, 기획전·상세페이지·광고 시점을 정하는 근거로 씁니다.

genser DataFoundry는 고객사가 이미 가진 상품 데이터·이미지·후기를 원천으로, 검색과 AI 에이전트가 쓰는 상품·옵션별 데이터(AI Agent Ready Data)를 만들고 상품이 바뀌면 갱신해 공급하는 상품 데이터 보강 서비스입니다.
고객은 "출근할 때 입을 롱 코트"처럼 조건과 용도로 묻습니다. 그런데 대부분 쇼핑몰의 상품 데이터는 상품명·카테고리·가격·옵션 정도의 목록용 데이터이고, 답이 될 기장·소재·사용감은 상세 이미지와 후기 안에 있습니다. genser DataFoundry는 새로 촬영하거나 다시 쓰지 않고, 이 정보를 꺼내 검색과 AI가 고객의 조건에 답할 수 있게 합니다.
처음부터 전체 상품을 맡기지 않아도 됩니다. 대상 상품군의 일부 상품을 먼저 처리해 설계한 항목이 얼마나 채워지는지, 확인 불가 항목은 무엇인지 함께 보고, 시범 상품군에서 처리 기준을 확정한 뒤 전체 상품군으로 넓힙니다. 상품정보는 네이버 EP·GMC 피드, 상품 연동 API, 대량 파일, 지정 스토리지로 받고, 결과는 상품·옵션별 구조화 데이터로 파일·조회 API·지정 스토리지로 전달합니다.
데이터 품질은 처리 결과로 보고합니다(속성 충족률, 원천별로 더한 항목 수, 검수 결과, 갱신 상태). 검색 무결과율·피드 노출·AI 답변 언급과 인용 같은 활용 성과는 고객사와 함께 적용 전후를 같은 조건으로 비교합니다.
genser Discovery는 자사몰 상품 탐색 AI 에이전트, genser GEO는 외부 AI 답변 인용에 대응하는 서비스로, 각자 필요한 만큼의 상품 정보 보강을 갖춰 단독으로도 씁니다. genser DataFoundry는 더 넓은 범위의 상품정보를 처리해, 고객사가 원하는 곳에 쓰는 데이터 자산으로 만듭니다. 한 번 연동하면 genser 제품이 같은 상품 데이터를 씁니다.
만들지 않습니다. 원천에서 확인할 수 없는 사양은 '확인 불가'로 기록하고, 근거가 부족한 값은 보류합니다. 판매자 표기는 표기 그대로 저장합니다.
아닙니다. genser DataFoundry는 AI와 검색이 상품을 이해하고 조회하도록 상품정보를 준비하는 데까지 맡습니다.

genser의 기술을 소비자가 직접 체험하는 대화형 쇼핑 플랫폼입니다. 웹과 앱에서 원하는 것을 말하면 맞는 상품을 찾아 줍니다.

올인원 AI-Ready 맞춤형 에이전틱 커머스 플랫폼입니다. 회원·상품·주문·결제·정산을 모듈로 조합해 중대형 기업의 커머스를 만듭니다.
2:10관리자 화면의 AI 에이전트상품 등록·상담·기획전·통계를 AI가 돕는 과정X2BEE는 올인원 AI-native 맞춤형 커머스 솔루션입니다.
01 운영 에이전트 업무별로 모인 에이전트를 한 화면에서. 관리자 화면 'AI 허브'에 AI 기능을 한곳에 모았습니다.
02 상품 에이전트 상품명·URL·이미지 중 하나만 넣으면 고시 항목·키워드·SEO 문구를 자동 완성합니다. AI 챗봇에 상품 등록을 요청하면 등록할 항목을 AI가 정리해 보여 줍니다. 확인한 내용은 상품 등록 화면에 그대로 채워집니다.
03 상담 에이전트 상품 Q&A 답변 초안을 AI가 만들고 확인할 부분은 표시해 둡니다. 상품 Q&A 관리 화면에서 답변 초안을 바로 확인합니다. 상담 어시스턴트: 답을 찾지 말고 검토. 운영 정책을 근거로 답변 초안을 제안하고, 상담원은 AI가 만든 초안을 검토한 뒤 답변합니다.
04 마케팅 에이전트 기획전 소개글을 톤별로(보수형·감성형·판매형). 기획전을 고르면 AI가 소개글 초안을 만들어 줍니다. 기획전에 어울리는 상품을 AI가 골라 테마·소개 문구 기반으로 추천합니다. 추천 상품 목록을 확인하고 필요한 상품을 고릅니다. 업계별 전시 구성 추천: 개발 없이 화면을 캔버스에 바로 반영. 업종을 고르면 전시 구성안을 추천하고 고른 구성이 캔버스에 반영됩니다.
05 인사이트 에이전트 질문 한 줄로 차트까지. 매출·회원·주문 통계를 묻고 답합니다. "많이 팔린 상품 TOP 5를 원그래프로" 질문하면 차트와 표로 답합니다. 화면·정책 안내는 운영 챗봇에게. 찾는 메뉴를 물으면 운영 챗봇이 위치를 알려 줍니다.
06 MACH 아키텍처 모든 기능이 API로 열려 있습니다. API 1,360여 개(프론트 360여·백오피스 1,000여 개).
07 Headless · 모듈 기반 필요한 모듈만 바꾸고 트래픽만큼 늘어납니다. 모듈 단위로 배포하고 Auto Scaling으로 확장합니다.
1:06기획전 구성안 관리끌어 놓아 만들고 바로 게시X2BEE는 올인원 AI-native 맞춤형 커머스 솔루션입니다. 빈 기획전에서 시작합니다. 템플릿을 끌어다 놓으면 헤더와 푸터가 한 번에 깔립니다. 블록 목록에서 Hero 배너를 끌어 본문에 놓습니다. 제목·설명을 적고 배너 이미지를 올리면 캔버스에 바로 그려집니다. 그룹에서 상품 섹션을 끌어 놓고, BO(백오피스)에 등록된 상품을 골라 담습니다. 섹션 제목도 그 자리에서 바꿉니다. 구조 탭에서는 헤더·본문·푸터 아래 블록 구성을 트리로 봅니다. 모바일 화면도 같은 구성으로 바로 확인합니다. 즉시 전시를 누르면 개발자 도움 없이 바로 게시됩니다. 쇼핑몰(FO) 기획전 화면에 그대로 노출됩니다.
1:04전시 구성안 관리코너 배치부터 즉시·예약 전시까지X2BEE는 올인원 AI-native 맞춤형 커머스 솔루션입니다. BO 전시 구성안 관리에서 홈·카테고리 화면을 만들고 바꿉니다. 등록을 누르고, 구성안 이름과 전시 위치를 정해 적용합니다. 왼쪽 전시 코너를 끌어다 놓아 화면을 구성합니다. 랭킹·리뷰처럼 데이터를 알아서 불러오는 코너도 원하는 자리에 넣습니다. 코너를 누르면 오른쪽에서 전시 기간과 콘텐츠를 바로 편집합니다. 임시저장하면 화면 구성이 JSON 데이터로 저장됩니다. 개발 요청도, 배포도 없습니다. 미리보기를 누르면 FO(쇼핑몰 화면)가 저장된 JSON을 읽어 실제 화면을 그립니다. 모바일 화면도 같은 JSON으로 바로 확인합니다. 다음 단계에서 게시 전 점검 결과를 보고, 즉시 전시나 예약 전시를 고릅니다. 게시 대상과 전시 위치를 확인한 뒤 즉시 전시를 선택합니다.
소스코드를 제공하며 Pro·Enterprise 두 플랜으로 공급합니다.
더한섬닷컴 · CJ올리브영 · 제네시스 유럽 · 롯데카드 · 오스템임플란트 등 다수

기업이 AI 에이전트를 직접 개발·배포·통제하고, 운영할수록 스스로 진화하는 에이전틱 AI 플랫폼입니다. 온프레미스·하이브리드 환경에서 커머스 운영부터 금융·공공까지 실제 업무에 활용합니다. 배포 전에는 위험도를 심사해 결재로 승인하고, 실행은 격리된 환경에서 합니다.
5:01플랫폼 실증 데모문서 업로드부터 AI 에이전트·품질 검증까지AI 지식 저장소 문서 업로드부터 지식그래프까지. XGEN 로그인 — Agent 작업실. 지식관리 — 지식 컬렉션. 새 컬렉션 생성. 컬렉션 정보 입력 — 'x2bee_서비스정책'. 생성 완료 — 빈 컬렉션 진입. 폴더 업로드 — 서비스 정책 문서 11종 선택. 11개 문서 일괄 업로드 — 파일별 진행 확인. 업로드 완료 — 자동 청킹·벡터 색인 (416 청크). 컬렉션 등록 확인 — 문서 11개. 온톨로지 메뉴 — 빌드 대상 선택. 미빌드 컬렉션 — 'x2bee_서비스정책'. 온톨로지 빌드 시작 — 문서 스키마·인스턴스 추출 (개념·관계·엔티티). 빌드 완료 지식그래프 — 동일 문서 11종 기 구축본 (트리플 19,471 · 클래스 209).
시맨틱 검색 의미 기반 지식 탐색. 자연어 질문 입력 — 그래프 기반 시맨틱 검색. 그래프 검색 처리 — 관련 지식 노드 하이라이트 · 근거 트리플 수집. 구조화된 답변 — 근거 트리플 200개 활용, 귀책 유형별 분류 제시.
증빙 원본 — 법인카드 매출전표 스캔 이미지 (문자 정보 없음). 지식관리 — 증빙 보관용 컬렉션 생성. 컬렉션 정보 입력 — 'evidence_증빙전표함'. 생성 완료 — 컬렉션 진입. 증빙 스캔본(PDF) 첨부. OCR 옵션 활성화 — 스캔 문서 문자인식 설정. 업로드 — 자동 처리·색인. 증빙 등록 완료. 등록 문서 확인 — 전표 문서 열기. 텍스트 변환·색인 확인 — 전표 전 항목이 검색 가능한 텍스트로 저장. 캔버스 — 심사 에이전트 조립. 정보 검색 노드 추가 — 증빙 컬렉션 연결용. 드래그로 노드 배치. 포트 연결 — 증빙 검색 → 에이전트. AI 엔진 — sLLM. 검색 설정 — 증빙 컬렉션 'evidence_증빙전표함'. 즉시 실행 — 검색 → 에이전트 구동. 심사 질의 — 가맹점·승인번호·금액·공문번호 확인. 자동 추출·확인 — 전표 항목·결재공문번호 검증, 출처 인용. 이미지 증빙 → 텍스트 변환 → 자동 추출·검증.
대화형 AI 챗봇 노코드 조립부터 응답까지. 캔버스 진입 — 노코드 에이전트 빌더. 클릭 한 번 — 에이전트 노드 생성. 노드 카탈로그 검색 — 'RAG 정보 검색' 노드 추가. 드래그로 노드 배치 — 캔버스 정리. 포트 드래그 연결 — 검색 결과 → 에이전트 참조 문서. AI 엔진 선택 — sLLM. 검색 모드 — Ontology Search(지식그래프) + 컬렉션 x2bee. 즉시 실행 — 검색 노드 → 에이전트 순차 구동. 완성된 챗봇에 질문 — 주문 취소 가능 조건. 지식그래프 근거 답변 — 조립부터 실행까지 90초, 코딩 없이.
AI 품질 평가 배치 테스트와 LLM Judge 자동 채점. Agent 제작 — 품질 평가 메뉴 (배치 테스트·이력·척도). 새 테스트 생성. 테스트셋 업로드 — 질문·기대답 CSV. 평가 대상 — 방금 조립한 Agentflow 선택. 테스트 시작 — 5문항 백그라운드 일괄 실행. 실행 완료 — 5/5 (COMPLETED 100%). LLM Judge 채점표 — 문항별 SUCCESS · 92~100점.
XGEN PathFinder 레거시 시스템에 AI를 연결하는 가장 쉬운 방법. 인증체계를 갖춘 레거시 시스템에 로그인. 메뉴 클릭만으로 — API가 자동 수집됩니다. XGEN 브라우저 플러그인에서 수집된 API 목록을 확인. XGEN에서 자동 등록된 API 목록을 확인. 자연어 한 줄 → 도구 자동 선택 → 실 API 호출. 대화하듯 — AI가 알아서 호출하고 답합니다.
6:44Agent 작업실 전체 기능 시연에이전트 제작·RAG·도구 연동·품질 평가·협업Agent 작업실 전체 기능 시연. Agent 제작 → Canvas → 도구 연동 → 지식관리 → Agent 채팅 → Teams. Agent 작업실 홈 — 기획부터 채팅까지 전 과정을 메뉴로 제공합니다.
Agent 제작 ① 기획과 설계. 업무기획 — 작성한 Agent 개발 기획서를 목록으로 관리합니다. 기획서 상세 — 기본 정보부터 프로세스 분석·기대 효과까지 단계로 작성합니다. Agent 설계 — 목적 정의부터 시작 방식 선택까지 안내합니다. 시작 방식 3가지 — 대화로 생성 ·템플릿으로 시작 · 빈 캔버스로 직접 설계.
Canvas ① 빈 캔버스에서 직접 만들기. '빈 캔버스로 시작'을 눌러 바로 설계를 시작합니다. 빈 캔버스 — 에이전트 시작 버튼으로 첫 노드를 만듭니다. 에이전트 노드가 생성되었습니다 — 시작·종료 노드를 팔레트에서 추가합니다. 시작 노드 — 사용자 질문 입력을 추가합니다. 종료 노드 — AI 답변 출력을 추가합니다. 포트를 드래그해 연결합니다 — 질문 입력 → 에이전트. 이어서 에이전트의 응답 스트림을 답변 출력에 연결합니다. 에이전트 노드에 AI 엔진과 모델을 지정합니다. 시작 노드에 질문을 입력하고 실행합니다. 방금 만든 플로우가 실행됩니다 — 실행 순서와 로그가 실시간 표시. 실행 완료 — 직접 만든 에이전트가 답변을 생성했습니다.
Agent 제작 ② 목록·운영·품질·프롬프트. Agent 목록 — 에이전트플로우를 관리하고 바로 실행합니다. Agent 운영 설정 — 스케줄을 등록해 정해진 시각에 자동 실행합니다. Agent 품질 평가 — 저장한 에이전트에게 질문과 정답을 주고 응답을 검증합니다. 질문과 기대값(정답)을 담은 데이터셋을 업로드합니다. 평가할 에이전트플로우를 선택합니다. AI 평가를 켜면 기대값과 실제 출력을 LLM이 비교해 점수까지 매깁니다. 테스트 시작 — 질문마다 에이전트가 응답을 생성합니다. 배치 테스트 실행 중 — 진행률이 카드에 표시됩니다. 응답을 기다리는 동안, 품질 척도 정의 탭을 봅니다. 안전성·정확도 등 평가 기준을 프리셋으로 관리합니다. 다시 테스트 목록 — 완료를 확인합니다. 테스트 완료 — 결과를 확인합니다. 질문·기대값·에이전트의 실제 출력을 나란히 대조합니다. Agent 프롬프트 — 프롬프트 템플릿을 보관하고 공유합니다. 프롬프트 본문과 언어·타입(User/System)·공개 범위를 관리합니다.
Canvas ② 기존 플로우 불러와 활용하기. Agent 목록의 편집 버튼으로 캔버스를 바로 엽니다. 지식 검색 노드가 연결된 플로우 — 문서 컬렉션을 근거로 답변합니다. 시작 노드에 질문을 입력하고 캔버스에서 바로 실행합니다. 에이전트플로우 실행 — 실행 순서와 로그가 실시간으로 표시됩니다. 실행 완료 — 최종 답변과 노드별 실행 로그를 확인합니다. 저장된 에이전트플로우를 불러와 이어서 작업합니다. 완성한 플로우는 저장하고 서비스로 배포합니다.
도구 연동 API 도구와 인증 프로필. API 도구 — REST API를 등록해 에이전트가 호출하는 도구로 만듭니다. 도구 테스트 — 등록한 API를 바로 호출해 동작을 확인합니다. 인증 프로필 — API 인증 정보를 프로필로 관리하고 공유합니다.
지식관리 컬렉션·온톨로지·저장소. 지식 컬렉션 — 업무 문서를 컬렉션으로 관리하는 지식 저장소입니다. 컬렉션 생성 — 임베딩 모델과 키워드·전문 검색 옵션을 지정합니다. 업로드한 문서는 청킹과 임베딩을 거쳐 벡터로 저장됩니다. 업로드 이력 — 파일별 처리 상태와 청크 수·소요 시간을 추적합니다. 용어사전 — 도메인 용어를 등록해 검색 품질을 보완합니다. 온톨로지 그래프 — 그래프 DB에 적재된 지식 트리플을 시각화합니다. 온톨로지 검색 — 그래프 근거를 바탕으로 질문에 답변합니다. 파일 저장소 — 파일을 업로드해 보관하고 공유합니다. DB 연동 — 데이터베이스를 연결해 지식과 도구로 활용합니다. 연결 테스트 — 등록된 데이터베이스 연결을 즉시 확인합니다.
Agent 채팅 대화형 실행. 채팅 시작 — 에이전트플로우를 선택해 바로 대화를 시작합니다. 질문을 입력하면 지식 컬렉션을 근거로 답변을 생성합니다. 답변 생성 중 — 지식 검색과 생성 과정이 이어집니다. 답변 완료 — 참조한 문서가 출처로 함께 표시됩니다. 채팅 이력 — 모든 대화를 보관하고 이어서 진행합니다.
Teams 사용자·에이전트 협업 채팅. Teams — 사용자와 AI 에이전트가 한 채팅방에서 협업합니다. 새 채팅방 생성 — 사용자와 에이전트를 초대해 협업을 시작합니다. 에이전트플로우를 골라 채팅방 멤버로 초대합니다. @멘션으로 채팅방의 에이전트를 호출해 질문합니다. 에이전트가 채팅방 안에서 바로 답변을 생성합니다. XGEN Agent 작업실 — 기획 → 설계 → 도구·지식 연동 → 실행·협업.
1:53DexOn 워크스페이스자연어로 코딩하는 바이브 코딩 시연말하면, 앱이 됩니다 — 요청 한 번으로 백엔드·화면·데이터까지.
XGEN DexOn — 만들고 싶은 앱을 말로 설명합니다. 데이터와 화면 구성까지, 필요한 것을 그대로 적으면 됩니다. 요청은 이 한 번이 전부입니다.
에이전트가 계획을 세우고 앱의 뼈대부터 만듭니다. IDE 보기로 바꾸면 파일과 코드가 채워지는 과정을 그대로 볼 수 있습니다. 백엔드와 화면을 직접 쓰고, 실행해 보고, 문제가 있으면 스스로 고칩니다.
실제로 걸린 시간은 8분 39초입니다. 작업이 끝나면 무엇을 만들고 무엇을 확인했는지 보고합니다. 작업 과정도 단계별로 남습니다.
만든 앱은 그 자리에서 바로 열립니다. 매출과 주문 수, 시간대별 추이, 카테고리 비중까지. 주문이 들어올 때마다 숫자가 바뀌는 진짜 앱입니다. 지역별 순위와 실시간 주문 피드, 검색 표도 함께 만들어졌습니다.
고칠 곳은 말로 요청합니다. 다크 모드와 재고 부족 경고를 추가해 달라고 했습니다. 코드를 고치고 다시 배포하는 것까지 에이전트가 합니다. 앱을 새로 고치면 바뀐 화면이 바로 뜹니다.
다크 모드가 들어갔고, 재고 부족 경고도 주문에 맞춰 움직입니다. 공유를 누르면 링크 하나로 팀에 전달할 수 있습니다. 모델은 대화 중에도 바꿔 쓸 수 있습니다.
기업의 AX 혁신을 돕는 에이전틱 AI 플랫폼, XGEN.
제주은행 사내 생성형 AI 플랫폼(운영 중), iM캐피탈 AI 플랫폼(2026년 도입 계약)
제주은행 · iM캐피탈 · 롯데홈쇼핑 등
배포 전에는 위험 등급에 따라 협업부서·거버넌스·정보보호 결재선을 지정해 심사합니다. 운영 중에는 조회·초안은 자동으로, 되돌릴 수 있는 작업은 승인 후, 되돌릴 수 없는 작업은 결재 후 사람이 실행합니다.
XGEN은 판단(Harness)과 코드 실행(Sandbox)을 나누고, 에이전트와 실행 환경에 API 키·OAuth 토큰 같은 장기 인증정보를 두지 않습니다. 외부 연동이 필요하면 사용자 위임 권한과 에이전트 신원을 확인한 뒤 인증정보를 전달합니다.
아닙니다. Geny는 XGEN 안에서 에이전트가 일하는 방식을 맡는 실행 환경이며, 기존 캔버스 방식의 에이전트 제작은 그대로 유지됩니다.
관련 제품genser DataFoundry
genser DataFoundry는 플래티어의 핵심 기술입니다. genser GEO와 genser Discovery의 기반 기술입니다.
AI 에이전트가 제 역할을 하려면 상품정보가 먼저 갖춰져야 합니다. 그런데 소재·성분·사양 같은 정보의 상당 부분은 사람이 읽는 상세 이미지와 후기 안에만 있습니다. genser DataFoundry는 이 정보를 추출·구조화·검수해 검색과 AI 에이전트가 바로 쓸 수 있는 상품·옵션별 데이터로 만들고, 상품이 바뀌면 함께 갱신합니다.
이런 검색과 질문에 쓰입니다비건 블러셔 · 펄감 있는 쿨톤 블러셔 · 색상별 성분 확인
판매자 표기는 표기 그대로 저장하며, 인증이나 효능을 검증한 값으로 바꾸지 않습니다.
상품 피드(네이버 EP · Google Merchant Center), 상품 연동 API, 대량 파일, 지정 스토리지로 연동합니다. 실시간이 아닌 주기 처리로, 바뀐 상품만 시간 또는 일 단위로 다시 처리하며, 갱신이 잦으면 상품 연동 API를 권장합니다.
관련 제품X2BEE · XGEN
온톨로지는 상품·주문·클레임·쿠폰 같은 커머스의 개념과 관계, 상태, 거래 규칙을 AI가 이해할 수 있게 정의한 지식 체계입니다. 플래티어는 20년간 설계·운영해 온 커머스 업무를 표준 온톨로지로 만들어 X2BEE와 XGEN에 담고 있습니다. 고객사마다 처음부터 새로 만들지 않고, 표준 위에 고객사의 규칙만 더합니다.
표준 온톨로지를 X2BEE·XGEN 제품에 담아 고객사에 단계적으로 적용합니다.
관련 제품X2BEE · XGEN
AI 에이전트가 고객 대신 상품을 찾고, 담고, 결제하는 시대에 거래의 정확성은 판매자 시스템에서 결정됩니다. 플래티어는 가격·재고·주문을 원천에서 바로 읽고, 에이전트의 실행을 권한과 승인 아래에서 통제하며, 외부 AI 에이전트가 공개 표준으로 들어올 수 있는 커머스를 만듭니다.
세 표준 모두 판매자가 판매 주체로 남고, 가격·재고의 최종 기준은 판매자 시스템의 응답입니다. 그래서 X2BEE의 정확한 원천 데이터와 XGEN의 실행 통제가 에이전트 거래의 기반이 됩니다.
X2BEE의 표준 연동은 UCP·ACP부터 단계적으로 적용합니다.