Azquo

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빠진 레이어

AI 에이전트는 파일을 읽고, 쿼리를 작성하고, 결과를 설명하는 데 능숙합니다. 이들에게 부족한 것은 학습한 내용을 신뢰할 수 있는 곳에 저장할 공간입니다. 트랜잭션 데이터베이스는 사전에 스키마를 요구하고, 스프레드시트에는 감사 추적이 없으며, 컨텍스트 윈도우는 세션이 끝나면 모든 것을 잊어버립니다.

Azquo가 바로 그 빠진 레이어입니다. 에이전트가 스스로 구축하고, 쿼리하고, 재구성할 수 있는 영속적이고 감사 가능한 저장소로, 모든 쓰기에는 출처가 기록되고, 에이전트가 기록한 모든 결정은 다음에 연결하는 에이전트를 위해 남아 있습니다.

데이터베이스를 대체하는 것이 아니라, 그 옆에

이미 운영 중인 시스템에서는 아무것도 바뀌지 않습니다. Azquo를 설정하려면 한 가지만 필요합니다. 바로 사용자가 이미 접근 권한이 있는 데이터를 다운로드할 수 있어야 한다는 것입니다. Azquo는 그 다운로드 파일을 로드하므로, 기존 데이터베이스, 권한, 루틴은 이전과 똑같이 작동합니다. 시작은 빠르고, 계획할 마이그레이션도 없습니다.

다운로드만 이루어진다면 데이터 손실 위험은 무시할 수준입니다. 원본은 그대로 남아 있고, Azquo 백업은 단순한 파일입니다. Azquo의 도움 없이 백업 파일만 받은 AI가 그 안의 모든 이름, 수치, 변경 사항을 다시 읽어낼 수 있음을 테스트로 확인했습니다. 종속될 일이 없습니다.

그다음, 시스템이 담을 수 없는 것을 추가합니다. 접근 권한이 있는 모든 소스에서 추가 데이터를 로드하세요. 고객 및 공급업체 시트, 시장 및 공공 통계, 다른 부서의 내보내기 파일 등이 있습니다. 자체 목표, 예측, 가정도 함께 추가하세요. 개별 수치마다 카탈로그화되고 감사되므로 어디서 왔는지, 누가 언제 입력했는지 확인할 수 있으며, 데이터베이스 구축 과정에서 내린 설계 결정도 함께 기록됩니다.

여러 에이전트, 하나의 기록. 여러 AI 에이전트와 그들과 함께 일하는 사람들이 동일한 Azquo 데이터베이스에서 작업할 수 있습니다. 각 쓰기는 에이전트와 그 뒤에 있는 사람에게 귀속되며, 한 에이전트가 학습하거나 결정한 내용은 다음 에이전트를 위해 기록됩니다. 누가 무엇을 했는지 놓치지 않고 에이전트 간에 작업을 분담할 수 있습니다.

데이터에 AI를 적용하려다 보면, 아마 이런 벽에 부딪혔을 것입니다

모델은 결코 더 나아지지 않습니다. 새로운 질문은 매번 새로운 ChatGPT-on-CSV입니다. 에이전트가 지난주에 유용한 것을 배웠더라도 — "Q3 매출"에 내부거래가 제외된다는 사실을 — 다음 에이전트는 알 방법이 없습니다. 대화가 역량으로 축적되지 않습니다.

스키마가 발목을 잡습니다. 새로운 차원이 나타나면 마이그레이션을 위해 다시 데이터 팀 대기열로 돌아갑니다. 그 계기가 된 비즈니스 질문은 컬럼이 생길 즈음이면 이미 식어버렸습니다.

RAG는 계보를 환각합니다. 벡터 검색은 "올바른 문단"을 보여주지만, 그 안의 숫자가 정식 수치인지, 오래된 초안인지, 아니면 누군가 슬라이드에 붙여넣은 것인지 알려주지 못합니다.

계층 구조는 조인을 견디지 못합니다. SQL은 롤업을 평탄화합니다. 문서 저장소는 롤업을 무시합니다. 그래프 DB는 관계를 다루지만 숫자를 집계하지 못합니다. 구조를 다루는 모든 답변 뒤에는 우회 방법이 있습니다.

단일 셀을 인용할 수 없습니다. 대부분의 저장소는 어느 행이 언제 쓰였는지는 알려주지만, 어느 셀이 어떤 변환을 거쳐 어떤 소스 파일에서 왔는지는 알려주지 못합니다. 감사 관련 논의가 프로젝트를 잡아먹습니다.

실제로 이 분야는 어떻게 평가되는가

대부분의 데이터 저장소는 AI 에이전트가 주요 소비자로 존재하기 전에 설계되었습니다. 다음은 일반적인 선택지들이 데이터에 AI를 적용하는 프로젝트가 실제로 필요로 하는 것에 대해 어떻게 평가되는지 보여줍니다:

	스키마 없는 확장	일급 계층 구조	셀 단위 출처	외부 데이터 앵커링	데이터와 함께 유지되는 관례	웨어하우스 규모 OLAP
관계형 SQL (Postgres, MySQL)	✗	◐	◐	✗	◐	✓
문서 저장소 (Mongo)	✓	✗	✗	✗	✗	◐
데이터 웨어하우스 (Snowflake, BigQuery)	✗	✗	◐	◐	◐	✓
그래프 DB (Neo4j)	◐	✓	✗	✗	✗	◐
벡터 DB (Pinecone, pgvector)	✓	✗	✗	✗	✗	✗
LLM-on-CSV (ChatGPT, Claude 직접)	✓	✗	✗	✗	✗	✗
Azquo	✓	✓	✓	◐	✓	◐

✓ 기본 지원 ◐ 부분 지원 ✗ 사실상 미지원

이 저장소들 대부분은 이제 MCP 서버를 통해 에이전트가 접근할 수 있습니다. 중요한 차이는 에이전트가 그곳에서 무엇을 찾느냐입니다. 마이그레이션 없이 모델을 확장할 수 있는지, 그리고 데이터를 다루는 관례가 저장소 자체에 보관되어 다음 에이전트가 읽을 수 있는지 여부입니다.

에이전트가 Azquo MCP를 통해 할 수 있는 일

Azquo MCP 서버는 MCP를 지원하는 모든 AI 에이전트에게 직접적인 도구를 제공합니다. 데이터베이스 생성, 원시 파일 가져오기, 가져오기 템플릿 설계 및 개선, AQL로 쿼리, 계층 구조 탐색 및 확장, 보고서 작성 및 실행, 그리고 개별 수치를 모든 변환을 거쳐 소스까지 감사하는 기능입니다.

그리고 에이전트는 실수하기 때문에, 같은 도구로 위험한 변경을 데이터베이스 사본에서 먼저 리허설하고, 어떤 이름의 이력이든 확인하고 삭제된 이름을 복원하며, 이전의 모든 값과 누가 변경했는지, 변경이 어디서 왔는지 확인할 수 있습니다.

약속이 아닌 입증 — 실제 시연

구체적으로 말하면, 월별 매출 내보내기 폴더(서로 다른 형태, 서로 다른 컬럼명), 이사회 회의록 PDF 몇 개, 지역과 사업부를 나열한 스프레드시트를 에이전트에게 건네주세요. 그리고 말하세요. 예산 관련 질문에 답할 수 있는 모델을 구축해 달라고.

Azquo 저장소에서 에이전트는 먼저 스키마를 설계해 달라고 요청하지 않습니다. 발견하는 대로 각 파일을 로드합니다. 계층 구조 — 사업부 → 지역 → 사무소 — 를 제안하고, 이미 있는 것을 방해하지 않고 커밋합니다. PDF에서 추출한 논평을 그것이 설명하는 월에 앵커링합니다. 모든 셀에는 출처가 있습니다. 모든 그룹화는 되돌릴 수 있습니다. 새로운 계층 구조는 마이그레이션이 아니라 새로운 관점입니다.

2주 후 누군가 "Q3를 지역뿐 아니라 제품 라인별로 나눠줘" 라고 묻습니다. 다음 에이전트는 처음부터 다시 시작하지 않습니다. 첫 번째 에이전트가 실행될 때 제품 라인은 존재하지 않았지만, 그것은 문제가 되지 않습니다. 제품 라인을 추가하고, 기존 계층 구조에 앵커링하고, 답합니다. 기존의 어떤 것도 깨지지 않습니다. 1주차의 감사 추적도 여전히 깔끔하게 해석됩니다.

이것은 가설이 아닙니다. 최근 시연에서 Claude는 73개 지역을 다루는 168페이지 분량의 ISO Commercial Auto 신고서로부터 완전한 보험 손실 비용 데이터베이스를 구축했으며, Azquo 전문가는 전혀 관여하지 않았습니다. 가져오기 템플릿을 설계하고, 계층 구조를 구성하고, 보고서를 생성했으며, 모든 단계가 데이터베이스 자체에 기록되었습니다. 요율 산정 체인의 모든 값 — 총계뿐 아니라 — 이 파일, 사용자, 날짜까지 추적됩니다. 아무 셀이나 클릭해 보세요.

에이전트를 위한 조직 기억

발견된 모든 특이 사항, 합의된 모든 관례, 에이전트가 내리는 모든 해석적 결정은 데이터베이스의 일부로 저장됩니다. 귀사의 비즈니스에 앵커링되어 다음에 연결하는 에이전트가 사용할 수 있습니다. 에이전트는 더 이상 제로에서 시작하지 않습니다.

구체적으로, 처음 연결하는 에이전트는 서버로부터 시작 노트 하나를 읽으라는 안내를 받으며, 그 노트가 Azquo 사용에 관한 수백 개 노트로 이루어진 스킬 베이스의 나머지로 안내합니다. 자체 데이터베이스 옆에서 예산 편성, 관리 회계, 시간 및 경비, 피벗 분석, 부동산 보험료, 미국 자동차 견적 등 작업 예제의 공유 라이브러리를 발견하며, 처음부터 구축하는 대신 복사하고 적응할 수 있습니다. 귀사 데이터에 대해 학습한 내용은 다음에 오는 에이전트를 위해 귀사의 데이터베이스에 다시 기록됩니다.

스프레드시트와 양방향

같은 저장소가 Excel과 직접 소통합니다. 분석가는 실시간 데이터를 가져오고, 변경 사항을 다시 쓰고, 동료와 공유합니다. AI 레이어와 스프레드시트 레이어는 하나의 진실 원천을 보며, 어느 쪽에서든 이루어진 모든 변경은 기록에 남습니다. 이 이야기의 스프레드시트 측면에 주로 관심이 있다면, Azquo in Excel →에서 재무 용어로 설명하고 있습니다.

아키텍처가 중요한 이유

Azquo는 테이블의 행이 아니라 계층 구조의 이름을 저장합니다. 데이터가 도착하기 전에 설계할 스키마가 없으며, 어떤 데이터든 언제든 로드할 수 있고, 기존 데이터를 건드리거나 기존 보고서를 깨뜨리지 않고 나중에 새로운 그룹화를 추가할 수 있습니다. 이러한 유연성은 바로 에이전트 주도 작업에 필요한 것입니다. 구조는 이해가 깊어짐에 따라 성장합니다.

더 읽기: Azquo는 어떻게 사고하는가 →

사용해 보기

Azquo MCP 서버는 https://data.azquo.ai/mcp의 저희 인프라에서 실행됩니다. 평가 액세스는 요청 시 부여되며, 귀사 전용 Azquo 계정을 제공합니다. 모든 에이전트 작업은 감사 추적에서 귀사에 귀속됩니다.

Claude 앱을 사용하는 경우, 설치할 것이 없습니다. 해당 주소를 사용자 지정 커넥터로 추가하고 Azquo 로그인으로 로그인하세요. 그런 다음 Claude에게 조직의 정보를 보관하고 관리해 달라고 요청할 수 있으며, Claude는 Azquo에서 그렇게 합니다.

에이전트 시스템을 구축하는 경우, MCP를 지원하는 모든 런타임을 Azquo 관리 사이트에서 발급받은 API 키와 함께 같은 주소로 지정하세요.

에이전트 시스템을 구축하면서 그 아래에 기억 및 감사 레이어를 원하신다면, 이야기 나누고 싶습니다.

또는 간단히 물어보세요. Ask Azquo →가 평이한 영어로 Azquo에 관한 질문에 답합니다.

재무 부서가 소유합니다. IT 부서가 승인할 수 있습니다. 기존 시스템과 함께 실행됩니다. 걷어낼 것은 없습니다.