
LyzrGPT
Lyzr AI · 학습 · 챗봇
LyzrGPT는 Lyzr가 내놓은 기업용 AI 채팅 플랫폼으로, 팀이 자체 클라우드나 온프레미스 환경 안에서 여러 대규모 언어 모델과 기성 에이전트와 대화하게 해준다. 모델 비종속 AI 워크스페이스라고 보면 된다. 하나의 인터페이스, 여러 모델, 자체 인프라다. 데이터를 제3자에게 넘기지 않고 ChatGPT 수준의 생산성을 원하는 기업을 위해 만들어졌다. 단일 모델에 묶이지 않고, 좌석당 청구서도 없다. 대신 에이전트 실행마다 지불한다.

LyzrGPT 소개
LyzrGPT란 무엇인가
LyzrGPT는 기업용 채팅 워크스페이스에 대한 Lyzr의 답이다. ChatGPT Enterprise가 좌석당 요금을 받고 모든 것을 OpenAI 서버에 두는 반면, LyzrGPT는 자체 VPC나 온프레미스 구성 안에서 실행되고 둘 이상의 모델과 대화한다. 쉽게 말해 프라이빗 AI 배포다. 프롬프트, 출력, 문서는 모두 자체가 통제하는 인프라에 남는다.
제안은 단순하다. 직원에게 채팅 인터페이스를 주되 데이터 울타리는 그대로 유지한다는 것이다. 팀은 조사하고 초안을 쓰고 분석하는 어시스턴트를 얻고, IT는 은행, 보험, 의료 분야의 규제 당국을 만족시키는 감사 로그와 가드레일을 얻는다. Lyzr는 이 제품을 ChatGPT Enterprise의 대안으로 위치시키며, 공개한 기능 비교도 그 틀에 크게 기댄다. 그래서 누구를 위한 것인가. 주로 실제 컴플라이언스 압박이 있는 기업이다.
가장 따져봐야 할 점은 배포에 드는 수고다. LyzrGPT는 가입하면 바로 쓰는 소비자용 도구가 아니라 기업이 세우는 인프라다. Lyzr는 활용 사례에서 프로덕션 에이전트까지 약 8주가 걸린다고 말한다. 클라우드나 보안 인력이 없는 작은 팀은 그 비용을 체감한다. 장점은 영원히 인원수대로 지불하지 않아도 되고, 더 나은 모델이 나오면 갈아탈 수 있다는 것이다.
시작하기
- Lyzr를 통해 데모를 예약하고 배포 대상을 정한다. Lyzr의 관리형 클라우드이거나 자체 VPC/온프레미스 환경이다.
- 팀이 워크스페이스를 선호하는 LLM 제공자에 연결하게 한 뒤 가드레일, PII 마스킹 규칙, 접근 제어를 설정한다.
- Memory Pocket으로 ChatGPT, Claude, Gemini의 기존 컨텍스트를 가져와 팀이 맨바닥에서 시작하지 않게 한다.
- 인사 온보딩, KYC 처리, 지원 트리아지 같은 작업에 쓸 기성 에이전트를 라이브러리에서 고르거나 Agent Studio에서 새로 만든다.
- 워크스페이스를 팀에 배포하고 실행당 과금 대시보드에서 사용량과 지출을 추적한다.
제품 정보
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사용자
- 기업 IT 및 보안 팀
- 규제 산업의 부서장
- ChatGPT Enterprise에서 옮겨오는 팀
작업
- 멀티 에이전트 워크플로 실행
- KYC 및 온보딩 처리
- 작업별 모델 전환
활용 상황
- AI 채팅 도입 전에 데이터 주권이 필요한 기업
- AI 수요가 예측되지 않는 팀
- 팀의 AI 활용을 표준화하려는 조직
주요 기능
모델 비종속 워크스페이스
LyzrGPT는 OpenAI, Anthropic, Google, Groq 모델을 하나의 인터페이스에서 전환하게 해준다. 단일 공급자가 내놓는 것에 만족하는 대신 작업에 모델을 맞춘다. Claude는 긴 문서에 어울린다. Gemini는 구조화 데이터를 다룬다. Groq는 속도에 맞춰져 있고, GPT-4o는 일반 작업을 담당한다. 추가 구독도, API와 씨름할 일도 없다.
프라이빗 VPC 및 온프레미스 배포
워크스페이스 전체가 자체 VPC나 온프레미스 환경에서 실행된다. 프롬프트, 출력, 문서는 모두 공급자 서버가 아니라 자체 인프라에 남는다. 완전한 감사 추적이 모든 상호작용을 담으며, AI가 어떻게 쓰였는지 규제 당국에 보여줘야 할 때 중요하다.
기성 프로덕션 에이전트
Lyzr는 데모용이 아니라 프로덕션용으로 만든 에이전트를 1,000개 넘게 제공한다. 인사 온보딩, KYC 처리, 영업 아웃리치, 지원 트리아지가 기성 옵션에 들어 있다. 이들은 기업 업무용 AI 에이전트이지 장난감 프롬프트가 아니다. IT가 처음부터 무언가를 만들기를 기다리지 않고 작동하는 AI를 얻는다.
컨텍스트 이전을 위한 Memory Pocket
Memory Pocket은 ChatGPT, Claude, Gemini의 대화 기록, 컨텍스트, 워크플로를 LyzrGPT로 가져온다. 팀이 작업 컨텍스트를 그대로 넘겨받으므로 누구도 프롬프트를 다시 짜거나 프로젝트를 다시 설명하지 않는다.
책임 있는 AI 가드레일
PII 마스킹은 모델 계층에서 이뤄지고, 상호작용 로그는 일부가 아니라 완전하다. Lyzr는 은행, 보험, 의료의 규제 기준에 맞춰 가드레일을 만든다. 이는 컴플라이언스 부가 기능이 아니라 제품의 토대로 자리 잡는다. 감사자가 채팅이 있는지뿐 아니라 시스템이 어떻게 작동하는지를 물을 때 이 차이가 중요하다.
Agent Studio
Agent Studio 접근 권한이 워크스페이스에 포함되므로 팀이 자체 에이전트를 만들고 조정한다. 이는 대부분의 기업 요금제가 제공하는 채팅 전용 경험에서 한 걸음 더 나아간 것이다. 고정된 세트를 받아들이는 대신 에이전트를 내부 워크플로에 맞춘다.
사용량 기반 과금
좌석당이 아니라 에이전트 실행당 지불한다. Lyzr의 관리형 클라우드는 에이전트 실행당 $0.08이고, VPC 또는 온프레미스 배포는 $0.03로 내려간다. 실행마다 지식 베이스 호출, 도구 호출, 에이전트 호출, 메모리, 가드레일을 묶고, LLM 비용은 전가 요율로 별도 청구된다. 충분히 단순하다.
장단점
장점
- VPC 또는 온프레미스 배포에서는 데이터가 자체 인프라를 떠나지 않으므로 보안 검토가 순조롭게 통과된다.
- 모델 비종속 설계 덕분에 워크스페이스를 바꾸거나 새 공급자에 비용을 들이지 않고 더 나은 LLM으로 옮길 수 있다.
- 실행당 과금은 도입이 퍼지면서 팀을 덮치는 좌석 기반 비용 증가를 피한다.
- 1,000개 이상의 프로덕션 에이전트와 Agent Studio 접근 권한이 구매에서 유용한 결과까지의 시간을 줄인다.
- Memory Pocket이 컨텍스트를 넘겨주므로 ChatGPT, Claude, Gemini에서의 이전이 부드러워진다.
단점
- 무료 요금제가 없어서 워크스페이스를 약정 전에 시험할 수 없다.
- 배포에 실제 수고가 든다. Lyzr는 프로덕션 에이전트까지 약 8주라고 말하며, 이는 인프라와 보안 인력이 있다는 전제다.
- 가격은 에이전트 실행당에 LLM 사용량이 따로 붙어서, 최종 월 청구서가 정액 좌석 단가보다 예측하기 어렵다.
자주 묻는 질문
LyzrGPT는 데이터 주권과 모델 선택을 갖춘 ChatGPT식 지원을 원하는 팀을 위한 기업 AI 채팅 워크스페이스다. 문서 검토, 조사, KYC 처리, 인사 온보딩, 지원 트리아지 같은 작업을 기업이 통제하는 인프라에서 처리한다.
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