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한 줄 소개 (슬로건):탈중앙화된 에이전트 운영체제로 온디맨드 AI 에이전트 구축 및 배포

업데이트 날짜:2026년 9월 7일

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의 정의 OnDemand?

OnDemand AI는 온디맨드로 AI 에이전트를 구축하고 배포하기 위한 탈중앙화된 에이전트 운영체제입니다. 사전 정의된 AI 모델 라이브러리와 BYOI(자체 추론), BYOM(자체 모델), 동적 API, 데이터 통합, 스마트 파일 처리, 고급 벡터 데이터베이스를 결합하여 빠르고 맥락을 이해하는 응답을 제공합니다.

사용 방법 OnDemand?

app.on-demand.io에서 가입한 뒤 Playground를 열어 모델과 에이전트를 테스트하고, 에이전트 마켓플레이스를 둘러봅니다. 그 다음 Chat·Media·Speech API에 연결하거나 Agent Flow Builder에서 다단계 워크플로를 만듭니다.

OnDemand 핵심 기능

AI 에이전트 및 마켓플레이스

엄선된 마켓플레이스에서 사전 구축 및 커스텀 에이전트, 에이전트 도구, 에이전트 플로를 찾아 배포하고 환경에 바로 연결할 수 있습니다.

에이전트 플로 빌더

LLM과 에이전트를 방향성 비순환 그래프(DAG)로 시각적으로 편성하여 다단계 AI 워크플로를 설계합니다. CRON 예약 실행과 Slack·이메일·전화·Webhook 전송을 지원합니다.

AI 대화 실험 환경

코드 없이 실시간으로 언어 모델을 실험할 수 있는 대화형 공간입니다. 에이전트를 테스트하고 temperature·top-p를 조정하며 Python·JS·cURL 실행 코드를 내보낼 수 있습니다.

BYOI(자체 추론)

요청을 안전한 외부 HTTPS 엔드포인트를 통해 직접 보유한 머신러닝 모델로 라우팅하여 모델과 추론 인프라를 직접 통제할 수 있습니다.

BYOM(자체 모델)

vLLM과 같은 최적화 엔진으로 OnDemand가 관리하는 전용 GPU에서 Hugging Face의 자체 대규모 언어 모델을 배포·실행하며 하드웨어를 관리할 필요가 없습니다.

Media·Speech·Chat API

미디어를 업로드해 인사이트를 추출하고, 단일 API로 텍스트 음성 변환과 음성 인식을 이용하며, RAG를 지원하는 상태 기반 채팅 세션을 구축할 수 있습니다.

OnDemand 사용 사례

기업 AI: 고객 지원, 부정 탐지, 예측 유지보수를 위한 모델 배포.

의료: 의료 영상 분석, 환자 데이터 관리, 예측 분석.

금융: 위험 평가, 알고리즘 거래, 재무 예측.

CRON으로 예약되고 Slack·이메일·Webhook으로 전달되는 다단계 에이전트 워크플로 자동화.

BYOM으로 전용 GPU에서 자체 또는 파인튜닝된 대규모 언어 모델을 실행하며 하드웨어를 관리하지 않아도 됨.

OnDemand 자주 묻는 질문

에이전트(Agents)란?

에이전트는 AI 모델을 강화하는 전문 확장 기능으로, 모델이 외부 시스템과 상호작용하고 데이터를 검색하며 특정 작업을 수행하거나 고급 기능을 제공하게 합니다. 모델의 기본 능력을 넘어 다양한 분야에서 더 견고하고 맥락에 맞으며 정확한 지원을 제공합니다.

BYOI(자체 추론)란?

BYOI를 사용하면 외부에 호스팅된 자체 머신러닝 모델로 OnDemand 요청을 처리할 수 있습니다. 플랫폼이 요청을 지정한 외부 HTTPS 엔드포인트로 전달하면 모델이 처리해 응답을 반환하므로 모델과 인프라를 완전히 통제할 수 있습니다.

에이전트 플로 빌더란?

에이전트 플로 빌더는 대규모 언어 모델이 구동하는 워크플로 자동화 기능입니다. 여러 LLM과 에이전트의 출력을 방향성 비순환 그래프(DAG)로 결합하며 CRON으로 예약할 수 있고 Slack·이메일·전화·Webhook으로 결과를 전달합니다.

AI Playground란?

Playground는 코드 없이 실시간으로 언어 모델을 실험할 수 있는 대화형 공간입니다. 에이전트를 테스트하고 temperature·top-p 같은 파라미터를 조정하며 Python·JS·cURL 실행 코드를 내보낼 수 있습니다.

자연어 처리는 클라우드 서비스에 어떻게 통합되나요?

NLP는 AWS·Google Cloud·Azure 등 클라우드 제공업체가 제공하는 API와 관리형 서비스를 통해 클라우드 서비스에 통합됩니다. 이러한 서비스는 텍스트 분석·번역·감성 분석·음성 인식을 위한 사전 학습된 모델을 제공하며 개발자는 애플리케이션에서 직접 호출할 수 있습니다.