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AWS, AI 에이전트도 골라 쓰는 모델로…오픈소스 실행환경 공개

아마존웹서비스(AWS)가 개발자가 원하는 인공지능(AI) 모델을 활용해 에이전트를 손쉽게 구축·운영할 수 있는 오픈소스 실행 환경을 공개했다. 복잡한 구성 요소를 일일이 연결하지 않아도 코드 한 줄로 에이전트를 구동할 수 있도록 지원한다는 목표다. AWS는 오픈소스 AI 에이전트 실행 환경 '스트랜즈 하네스(Strands harness)'를 공개했다고 23일 밝혔다. 개발자는 로컬 PC에서 바로 실행하거나 원하는 클라우드 환경에 배포할 수 있으며 자유로운 수정이 가능한 아파치 2.0 라이선스로 제공된다. 스트랜즈 하네스는 AI 에이전트를 실행하는 데 필요한 여러 구성 요소를 미리 조립해 제공하는 일종의 실행 환경이다. 개발자가 AI 에이전트를 직접 구축할 때 필요한 모델과 도구, 메모리 등 여러 요소를 개별적으로 연결해야 했던 과정을 줄이는 데 중점을 뒀다. 개발자는 원하는 AI 모델을 선택한 뒤 파이썬 또는 타입스크립트 코드 한 줄로 에이전트를 구동할 수 있다. 특정 코딩 작업에 한정하지 않고 다양한 업무에 활용할 수 있는 범용 AI 에이전트로 설계한 것도 특징이다. 비용 절감에는 AI 모델이 한 번에 기억하고 참고하는 정보 범위인 컨텍스트를 효율적으로 관리하는 기술을 활용했다. 도구 실행 결과가 약 1500토큰을 넘으면 자동으로 내용을 요약·축약하고, 사용할 수 있는 컨텍스트의 85%를 넘어서면 대화 내용을 다시 요약한다. 정보량이 컨텍스트 범위를 초과하면 실행 과정에서 자동으로 복구하는 기능도 제공한다. 반복적으로 사용하는 요청은 저장해 재활용하는 '프롬프트 캐싱'을 적용해 처리 시간과 비용을 함께 줄였다. AWS 자체 테스트에선 동일한 클로드 또는 GPT 모델을 사용했을 때 스트랜즈 하네스가 6개 벤치마크에서 토큰 비용을 평균 28% 줄인 것으로 나타났다. 정확도는 클로드 코드와 코덱스 등 기존 도구와 동등하거나 높은 수준을 유지했다는 설명이다. 특히 '페이블 5' 모델을 이용한 시험에선 클로드 코드보다 비용이 77% 낮았고 '터미널 벤치 2.1' 점수는 더 높았다. 여러 AI 모델을 선택해 사용할 수 있도록 개방성도 높였다. 아마존 베드록을 비롯해 앤트로픽, 오픈AI, 구글의 최신 모델과 연동할 수 있으며 로컬 환경에서 구동하는 올라마 모델도 지원한다. 기본 에이전트에는 명령어 실행과 파일 읽기·쓰기·편집, 웹 검색 등의 도구가 탑재된다. 여러 작업 세션에 걸쳐 장기 기억을 유지하고 세션 ID를 입력하면 이전 대화를 이어갈 수도 있다. 복잡한 작업은 내장된 보조 에이전트에 맡기고 여러 단계로 구성된 작업은 체크리스트 형태로 관리한다. 배포 환경도 특정 클라우드로 제한하지 않았다. 리눅스 컨테이너를 지원하는 환경이라면 사용할 수 있으며 모달, 클라우드플레어 컨테이너스, 마이크로소프트 애저 컨테이너 앱스, 구글 클라우드 런, 아마존 ECS, 아마존 베드록 에이전트코어 등에 배포할 수 있다. 함께 공개한 '스트랜즈 CLI'를 활용하면 자연어만으로 AI 에이전트의 시제품을 만들 수도 있다. 모델 공급자를 연결한 뒤 원하는 지시문과 도구를 추가하면 에이전트를 구동 가능하다. 이후 완성된 결과물을 타입스크립트나 파이썬 코드로 내보내 추가 개발을 이어갈 수 있다. 가령 에이전트에 "플레이라이트 MCP를 추가하라"고 자연어로 지시하면 해당 도구를 자동으로 연결한다. 개발자는 완성된 코드를 내보내 자신이 사용하는 코딩 도구에서 개발을 이어갈 수 있다. 모델 교체나 도구 추가, 기본 설정 변경 등도 가능하다. 스트랜즈 하네스는 파이썬과 타입스크립트를 지원한다. 개발자는 관련 패키지를 설치해 바로 이용할 수 있으며 대화형 개발 환경이 필요한 경우 스트랜즈 CLI를 별도로 설치해 사용할 수 있다.

2026.09.23 14:16한정호 기자

알리바바, 10조 파라미터 AI 만든다…자체 칩·20GW 데이터센터도 확장

알리바바가 인공지능(AI) 칩부터 클라우드 인프라, 대규모언어모델(LLM), AI 에이전트까지 자체 기술로 연결하는 풀스택 AI 전략을 강화한다. 차세대 큐원(Qwen) 모델을 최대 10조개 파라미터 규모로 확대하고 글로벌 데이터센터 용량을 2032년 20기가와트(GW) 이상으로 늘리는 등 AI 인프라와 모델에 대한 대규모 투자를 이어간다는 구상이다. 알리바바 그룹은 알리바바 클라우드의 연례 기술 행사 '압사라 컨퍼런스'에서 칩과 클라우드 인프라, 모델, 에이전트를 아우르는 풀스택 AI 전략 로드맵과 관련 기술을 공개했다고 22일 밝혔다. 이번 행사에선 차세대 큐원 파운데이션 모델과 멀티모달 모델, 자체 개발 AI 칩, AI 에이전트 구동에 특화된 에이전틱 클라우드, 스마트폰용 AI 에이전트 플랫폼 등이 공개됐다. 큐원 최대 10조 파라미터로…AI가 스스로 모델·칩 개선 알리바바는 현재 차세대 모델 '큐원4'를 학습 중이다. 후속 모델인 큐원4.5와 큐원5 시리즈까지 로드맵을 제시했으며 향후 모델 규모를 5조~10조개 파라미터까지 확대할 것으로 전망했다. AI가 스스로 학습 과정을 개선하는 '재귀적 자기 개선(RSI)' 기술 성과도 공개했다. 회사 측에 따르면 큐원3.8-맥스는 한 달 동안 파이프라인 설계와 데이터 검증, 반복 실험, 오류 진단을 자동으로 수행하며 33차례 개선 과정을 거쳤다. 그 결과 AI 모델 평가기관 아티피셜 애널리시스 점수가 40점에서 45점으로 상승했다. 칩 설계에도 AI를 활용했다. 큐원3.8-맥스는 60시간 이상 스스로 개선하는 과정을 거치면서 전자설계자동화(EDA) 도구를 1만회 이상 호출해 칩 버스 모듈을 설계했다. 이를 통해 성능 저하 없이 칩 면적을 42% 줄였다는 설명이다. 음성과 이미지 등 멀티모달 AI 모델도 확대한다. 실시간 통역 모델 '큐원3.8-라이브 트랜슬레이트'는 지연 시간을 2.8초에서 2.3초로 약 20% 줄였다. 오디오 생성 모델 '큐원-오디오-3.1-TTS-넥스트'를 비롯해 자동 음성 인식과 음성 변환, 실시간 상호작용을 지원하는 모델도 선보였다. 이미지 생성 모델 '큐원-이미지 3.1'은 올해 출시할 예정이다. 크리에이티브 디자인과 이커머스 마케팅에 초점을 맞춰 이미지 제작 시간을 수 시간에서 수 초로 단축하고 투명 배경 이미지 생성과 이미지 편집 등을 지원한다. 인터랙티브 월드 모델 '해피오이스터 2.0 프리뷰'와 월드 모델 벤치마킹 플랫폼 '해피월드 아레나'도 공개했다. 스마트폰에서 AI 에이전트를 활용하기 위한 기업용 풀스택 솔루션 '큐원 인텔리전스'도 선보였다. 스마트폰 제조사가 큐원 기반 에이전트 플랫폼을 활용해 여러 애플리케이션에 걸친 복잡한 작업을 처리하는 AI 스마트폰을 구현하도록 지원하는 솔루션이다. 자체 AI 칩 '전우' 공개…CPU까지 풀스택 내재화 AI 연산을 뒷받침할 자체 반도체도 공개했다. 알리바바의 반도체 설계 부문 티헤드는 AI 학습·추론 프로세서 '전우(Zhenwu) V900'을 선보였다. 지난 5월 출시한 전우 M890 대비 3배 성능을 제공하며 216기가바이트(GB) 메모리와 초당 1200GB의 칩 간 대역폭을 갖췄다. FP8과 FP4 등 다양한 수치 정밀도를 지원하며 양산과 상용 출시는 내년 1분기로 예정됐다. 알리바바는 전우 V900과 네트워크·스토리지 관련 자체 칩을 통합한 차세대 슈퍼노드 서버도 공개했다. 최대 50만장의 카드로 구성된 슈퍼노드 클러스터를 지원한다. 중앙처리장치(CPU) 개발 로드맵도 제시했다. 내년 출시를 목표로 개발 중인 '이톈(Yitian) 720'과 '이톈 730', 2029년 출시 예정인 '이톈 750' 등이다. 이톈 750은 자체 코어를 기반으로 이톈 CPU와 전우 AI 칩을 직접 연결하도록 설계된다. 에이전틱 클라우드 구축…2032년 데이터센터 20GW로 알리바바 클라우드는 AI 에이전트 시대에 대응한 에이전틱 클라우드 전략도 공개했다. 모델과 에이전트 실행·관리 환경인 하니스, 컨텍스트 등 세 계층으로 나눠 기업의 AI 에이전트 구축과 운영을 지원한다. 모델 계층의 AI 네이티브 클라우드는 대규모 모델 학습과 추론을 담당한다. AI 플랫폼 PAI는 추론과 캐싱, 샘플 리플레이, 학습 서비스를 연계하고 클라우드 병렬 파일 스토리지(CPFS)는 초당 100테라바이트(TB) 수준의 처리량과 초당 1억회의 입출력 작업(IOPS)을 제공한다. 회사 측은 이를 통해 AI 스토리지 비용을 69% 절감할 수 있다고 설명했다. 자체 AI 네트워킹 아키텍처 'HPN 8.0 Pro'는 100페타비트(Pb) 대역폭을 지원한다. 단일 클러스터에서 800G급 네트워크 포트를 13만개 이상 지원하고 네트워크 장애 등에 따른 영향을 이전 세대의 50%에서 25%로 줄였다. 에이전트 계층에선 '에이전트코어'와 '에이전트 시큐리티 센터'를 공개했다. 에이전트코어는 AI 에이전트 구축부터 실행·관리까지 전체 생애주기를 지원하고 에이전트 시큐리티 센터는 실시간 위협 탐지를 기반으로 에이전트의 보안과 규정 준수를 관리한다. 데이터 영역에선 '에이전트 컨텍스트'와 '오픈레이크'를 강화했다. 에이전트 컨텍스트는 기업의 문서와 업무 시스템, 채팅 기록, 멀티모달 데이터를 통합해 AI 에이전트에 실시간 맥락과 장기 기억을 제공한다. 회사 측은 고객 서비스와 AI 코딩, 데이터 분석 등에서 토큰 사용량을 최대 67% 줄일 수 있다고 설명했다. 오픈레이크는 정형·반정형·비정형·벡터·스트리밍 데이터 등을 하나의 사본으로 관리하는 멀티모달 데이터 레이크하우스로 고도화했다. 기존 아키텍처 대비 총비용을 38% 줄이고 쿼리 응답 시간을 40% 단축했다는 설명이다. 알리바바는 이러한 AI 수요 확대에 맞춰 클라우드 인프라도 대폭 확충할 계획이다. 현재 운영하는 글로벌 데이터센터 용량을 2032년까지 20GW 이상으로 확대해 증가하는 AI 연산 수요를 뒷받침한다는 목표다. 에디 우 알리바바 그룹 최고경영자(CEO)는 "현재 기계의 사고 총량은 인간 전체 사고량의 3%에도 못 미친다"며 "향후 기계의 사고량이 인간의 1000배에 이른다고 가정하면, 간단한 계산만으로도 기계의 사고량이 얼마나 크게 늘어날 수 있는지 알 수 있다"고 설명했다. 이어 "기계가 사고의 핵심 주체로 자리 잡으면서 지능은 대규모로 공급되는 상품으로 바뀌고 있지만, 기계 지능 시대의 진정한 혁신 제품은 아직 등장하지 않았다"고 덧붙였다. 그러면서 "이러한 인식을 바탕으로 우리가 운영하는 글로벌 데이터센터 용량을 2032년까지 20GW가 넘는 규모로 확대해 업계에서 기하급수적으로 증가하는 AI 수요를 뒷받침하는 것을 목표로 한다"고 강조했다.

2026.09.22 15:15한정호 기자

AI 에이전트 구축 컨설팅도 AI가…포스코DX, 기업 AX 속도 높인다

포스코DX가 인공지능(AI) 에이전트 도입을 위한 업무 분석과 설계 과정에도 AI 에이전트를 투입한다. 컨설턴트가 수행하던 업무 진단부터 요구사항 분석, 설계서 작성까지 AI로 지원해 컨설팅·설계 기간을 절반 이상 줄이고 기업 AI 전환(AX) 속도를 높인다는 전략이다. 포스코DX는 AI 에이전트 구축 컨설팅을 지원하는 AI 에이전트 '에이전티-씨(Agentee-C)'를 개발해 실제 AX 프로젝트에 적용 중이라고 22일 밝혔다. 에이전티-씨는 기업이 AI 에이전트를 도입하기에 앞서 진행하는 업무 진단부터 요구사항 분석, 설계서 작성까지 컨설팅 전반을 지원한다. 기존에는 컨설턴트가 현업 담당자를 인터뷰한 뒤 업무를 분석하고 AX 과제를 발굴해 설계하는 방식으로 프로젝트를 진행했다. 포스코DX는 기업 AX 수요가 여러 업무 영역에서 동시에 늘면서 기존 방식만으로는 빠르게 대응하기 어렵다고 판단했다. 모든 프로젝트에 컨설턴트를 직접 투입하는 대신 AI 에이전트가 반복적인 분석과 산출물 작성을 지원하도록 해 컨설팅 업무의 효율성을 높인다는 구상이다. 에이전티-씨가 생성한 결과물은 포스코DX가 앞서 개발한 AI 에이전트 통합 관리 플랫폼 '에이전티(Agentee)'와 연계된다. 에이전티는 AI 에이전트의 개발부터 운영과 평가, 재배치까지 전체 생애주기를 통합 관리하는 플랫폼이다. 에이전티-씨가 업무 분석과 설계 결과를 생성하면 이를 에이전티에 입력해 실제 AI 에이전트 개발과 운영으로 연결한다. 이를 통해 AX 과제 발굴과 기획·설계부터 AI 에이전트 개발·운영까지 하나의 체계에서 지원할 수 있다는 게 회사 측 설명이다. 포스코DX는 에이전티-씨를 활용하면 기존 컨설팅과 설계에 필요한 시간을 절반 이상 줄일 수 있을 것으로 보고 있다. 분석과 설계 과정에서 반복되는 업무를 자동화하고 결과물을 개발 플랫폼과 바로 연계해 실제 개발·운영 단계로 넘어가는 시간을 단축하는 방식이다. 관련 조직도 강화하고 있다. 포스코DX는 올해 'AI 워크포스 TF'를 신설하고 AX 컨설팅부터 AI 에이전트 개발·운영까지 관련 사업을 확대 중이다. 에이전티-씨는 지난 7월부터 가동해 포스코DX 내부 AX 과제에 우선 적용하고 있다. 회사는 실제 활용 경험을 토대로 업종과 고객사별 특성을 반영한 컨설팅 방법론을 올해 안에 고도화할 계획이다. 이후 외부 고객을 대상으로 한 AX 사업으로 적용 범위를 확대한다는 방침이다. 포스코그룹 차원에서도 AI 활용 범위를 넓히고 있다. 그룹은 '목표 지향적 AI 전환' 전략을 수립하고 사업 프로세스와 사무 업무, 가치 창출 등 세 축을 중심으로 AX를 추진 중이다. 제조 현장뿐 아니라 사무 업무 전반으로 AI를 확대해 업무 방식을 혁신한다는 목표다. 포스코DX 관계자는 "AI 전환 성패는 어떤 AI 도구를 사용하느냐보다 사람과 AI가 업무를 어떻게 나누고 협업하도록 설계하느냐에 달려 있다"며 "AI 에이전트를 활용해 AX 과제를 빠르고 체계적으로 발굴하고 개발부터 운영·관리까지 효율적으로 이뤄질 수 있도록 지원해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.09.22 11:40한정호 기자

유베이스가 그리는 AI 시대 컨택센터 생태계는

유베이스가 인공지능(AI) 에이전트를 실제 고객 상담 업무에 투입하며 AI 컨택센터(AICC) 사업 확대에 속도를 내고 있다. AI가 상담 업무 일부를 직접 처리하고 인간 상담사는 복잡한 업무를 이어받는 협업 구조를 앞세워 업무처리아웃소싱(BPO) 운영 효율을 높인다는 전략이다. 20일 IT 업계에 따르면 유베이스는 AI 에이전트와 기존 BPO 운영 역량을 결합한 차세대 AICC 사업을 확대하고 있다. AI가 고객 문의에 답변하는 수준을 넘어 요청 내용을 파악하고 관련 업무를 수행한 뒤 필요하면 상담사에게 넘기는 방식이다. 유베이스는 운영 과정에서 AI 상담 자동화 효과도 확인했다고 밝혔다. AI 에이전트 도입 후 하루 평균 들어오는 상담 가운데 AI가 직접 처리하는 비중이 약 30%를 기록한 것으로 나타났다. 상담 통화 시간은 기존보다 20% 줄었고 상담이 끝난 뒤 기록과 정리 등에 투입되는 후처리 시간은 80% 줄었다. 그렇다고 AI가 모든 상담을 독자적으로 맡는 방식은 아니다. 고객 요청을 AI가 먼저 파악해 처리한 뒤 사람의 판단이 필요한 업무는 상담사에게 넘긴다. 이 과정에서 AI가 이전 대화를 즉시 요약해 전달해 고객이 상담 내용을 다시 설명해야 하는 불편을 줄이는 구조다. 유베이스는 AI와 상담사의 역할을 연결하는 방식으로 기존 AICC와 차별화를 시도하고 있다. AI 답변을 검수하고 상담 시나리오를 설계하는 BPO 운영 체계까지 AI 기술과 결합해 상담 품질을 지속적으로 개선한다는 구상이다. AI 에이전트 응답 속도와 음성인식 성능도 실제 상담 환경에 맞췄다. 회사가 공개한 기술 성능은 약 1초의 응답 속도와 98% 수준의 음성인식(STT) 인식률이다. 공감이나 사과가 필요한 상담 상황에 맞춰 자연스러운 음성을 생성하는 기술도 적용했다. 유베이스는 기업의 AI 도입 비용을 낮추기 위해 서비스 제공 방식도 바꿨다고 설명했다. AI 솔루션과 컨택센터를 각각 구축하는 대신 하나의 계약으로 묶어 제공하는 통합 운영 모델을 내세웠다. 기업이 AI를 직접 도입할 때 필요한 초기 투자비와 별도 개발 부담을 줄이는 데 초점을 맞췄다. 그룹 계열사가 보유한 AI 기술도 AICC 사업에 활용한다. 한일네트웍스의 거대언어모델(LLM) 기반 음성 콜봇과 다국어 생성형 AI 챗봇 'H봇'을 비롯해 리턴제로의 음성인식 기술과 위고의 음성·대화형 AI 고객 커뮤니케이션 서비스 '토카라' 등을 연계한다. 유베이스는 이같은 AI 에이전트 기반 AICC 사업 모델을 지난 9일부터 11일까지 서울 코엑스에서 열린 '2026 스마트 워크 & 컨택센터 엑스포(SWCC 2026)'에서 공개했다. 행사에서는 고객의 자연어 음성을 AI가 인식한 뒤 요청 맥락을 파악하고 시스템과 연동해 업무를 처리한 뒤 필요하면 상담사에게 연결하는 과정을 시연했다. 전시 부스에는 행사 기간 약 600명의 관계자가 방문했다. 목진원 유베이스 대표는 "AICC 도입을 고민하는 많은 기업들에게 BPO 운영 노하우와 AI 기술을 결합한 우리 모델이 명쾌한 해법이 될 것"이라며 "앞으로 검증된 AI 에이전트 기반으로 상용화와 적용 범위를 빠르게 확대해 고객사 CX를 이끄는 핵심 파트너로서 입지를 더욱 강화해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.09.20 09:17김미정 기자

"혼자 창업해도 AI 팀원과 함께"…한컴, '노마디안' 앞세워 美 공략

한컴이 인공지능(AI) 에이전트를 가상의 팀원처럼 구성해 업무를 수행하는 AI 워크포스 플랫폼 '노마디안'을 앞세워 미국 시장 공략에 나선다. 1인 창업자가 필요한 AI 에이전트를 직접 선택하고 성장시키는 방식으로 차별화해 오는 12월 미국에서 베타 서비스를 선보인다는 목표다. 한컴은 노마디안의 첫 TV 광고를 국내에 송출하고 미국 시장을 겨냥한 글로벌 마케팅을 확대한다고 18일 밝혔다. 노마디안은 한컴이 에이전틱 운영체제(OS) 기술을 기반으로 개발한 AI 워크포스 플랫폼이다. 사용자가 직원을 채용하듯 필요한 AI 에이전트를 선택해 팀을 구성하고 업무를 맡길 수 있도록 설계됐다. 한컴은 이번 광고에서 '에이전트 오너'라는 개념을 내세웠다. 자신의 AI 에이전트를 학습·성장시키면서 AI 팀원들과 회사를 운영하는 1인 창업자를 광고의 주인공으로 설정했다. 광고에는 업무관리와 마케팅, 카피라이팅 등 서로 다른 업무를 담당하는 5종의 AI 에이전트가 등장한다. 한컴은 '3D AI팀'이라는 콘셉트에 맞춰 각각의 에이전트를 캐릭터 형태로 구현했다. 업무 지시는 자연어로 이뤄진다. 사용자가 말이나 문장으로 업무를 요청하면 각 AI 에이전트가 역할에 따라 업무를 나눠 수행한다. 사용자는 3D 워크스페이스에서 에이전트들의 업무 진행 상황을 확인하고 필요한 시점에 결과물을 검토할 수 있다. 여러 AI 서비스를 각각 오가며 사용하는 대신 하나의 환경에서 AI 에이전트에 업무를 지시하고 진행 과정을 관리할 수 있도록 한 것이 특징이다. 사용자는 필요한 직무에 따라 AI 에이전트를 선택할 수 있다. 데이터 분석가나 콘텐츠 마케터 등을 고르면 해당 직무에서 사용하는 업무 도구가 함께 연결된다. 필요한 에이전트가 없으면 사용자가 직접 만들어 팀에 배치하는 것도 가능하다. 한컴은 에이전트를 단순히 선택해 사용하는 데 그치지 않고 사용자와 함께 성장하도록 설계했다. 육성 시뮬레이션 게임에서 착안한 관계형 경험을 적용해 사용자와 에이전트 사이에 대화와 피드백이 쌓일수록 해당 사용자의 업무 방식에 맞춰 변화하도록 했다. 이에 따라 같은 서비스를 사용하더라도 사용자마다 서로 다른 AI 팀을 구성할 수 있다는 설명이다. 한컴은 오는 12월 말 미국에서 노마디안 베타 서비스를 공개하고 내년 구독형 서비스로 상용화할 계획이다. 이번 광고 역시 미국 사용자를 염두에 두고 영어로 더빙했으며 '1인 창업자를 위한 AI 팀(AI Workforce, Built for Super Founders)'를 슬로건으로 내걸었다. 광고는 주요 방송사에서 30초 분량으로 송출된다. 한컴은 국내 광고를 시작으로 미국에서도 해당 광고를 활용하며 현지 마케팅을 이어갈 방침이다. 김연수 한컴 대표는 "캐릭터, 즉 에이전트는 육성·경영 시뮬레이션 게임처럼 사용자와 상호작용하며 AI 팀원으로 성장한다"며 "이렇게 쌓인 관계와 캐릭터에 대한 애착이 노마디안만의 차별화된 사용자 경험이자, 사용자가 노마디안에 머무는 이유가 될 것"이라고 말했다.

2026.09.18 13:49한정호 기자

[영상] IBM "기업용 AI 에이전트의 핵심은 통제"…코드 생성 넘어 보안·표준 갖춰야

"인공지능(AI) 개발 도구가 빠르게 확산하고 있지만 기업 현장에서는 이것만으로 충분하지 않습니다. 보안과 품질, 조직별 개발 표준, 기존 업무 시스템 연동, 결과물 검증과 책임 체계까지 함께 갖춰야 업무에 적용할 수 있기 때문입니다." 18일 IBM 클라이언트 엔지니어링 팀의 우수현 솔루션 아키텍트는 기업형 AI 코딩 에이전트 'IBM 밥'을 소개하며 "개인용 코딩 도구가 생산성 향상에 초점을 둔다면 기업용 에이전트는 AI의 작업을 개인과 조직이 얼마나 통제할 수 있는지가 중요하다"고 말했다. IBM 밥은 기존 코드 분석부터 요구사항 이해, 구현 계획 수립, 개발과 테스트, 깃허브 PR 생성까지 개발 과정을 지원한다. 다만 AI가 독자적으로 업무를 처리하는 방식이 아니라, 기업의 보안 정책과 개발 규칙을 반영하고 주요 단계에서 개발자의 검토와 승인을 받도록 설계한 것이 핵심이다. 우 아키텍트는 "AI와의 협업 시간이 길어질수록 개발자가 에이전트의 작업을 모두 이해하거나 관리하기 어려워질 수 있다"며 " 기업용 AI 에이전트는 사람의 승인 절차, 기업 시스템 연동, 조직별 개발 표준, 개발 초기부터 이뤄지는 보안 검증을 갖춰야 한다"고 설명했다. IBM 밥은 코드베이스를 분석하거나 실제 명령을 실행할 때 사용자 검토를 거치도록 한다. 데이터베이스 호출 같은 민감한 작업에는 보안 경고와 추가 확인 절차도 제공한다. AI의 자동화 과정에서도 사람의 판단과 책임을 남기기 위한 장치다. 이번 시연에서는 가상 기업 환경에서 신입 개발자가 처음 접하는 코어뱅킹 시스템을 맡는 온보딩 상황을 구현했다. IBM 밥은 내부 코드베이스를 분석해 시스템 구성, 서비스 기능, 거래 처리 순서, 주요 데이터 테이블을 정리하고 이를 시퀀스 다이어그램과 HTML 기반 문서로 생성했다. 새로 투입된 개발자가 방대한 코드를 직접 추적하는 대신 AI와의 대화를 통해 시스템 맥락을 빠르게 파악하는 사례다. 이어 IBM 밥은 깃허브 MCP 서버를 통해 개발 이슈를 읽고 구현 계획을 제시했다. IBM의 카본 디자인 시스템도 MCP로 연동해 UI 개발에 적용했다. 이후 '이슈 기반 PR 생성(Issue-to-PR)' 스킬을 활용해 기능 구현, 개발자 검토, 브랜치 생성, 커밋, 푸시, PR 작성까지 진행했다. 이 과정에서 브랜치 이름과 커밋 메시지, PR 설명 역시 조직이 정한 형식을 따르도록 구성했다. 보안 기능도 강조했다. 'IBM 밥 파인딩'은 코드베이스를 백그라운드에서 분석해 보안 취약점과 개선이 필요한 코드, 리팩터링 대상을 찾아내는 기능이다. 개발을 마친 뒤 배포 직전에 문제를 확인하는 방식에서 벗어나, 개발 초기와 개발 과정에서 보안 이슈를 미리 점검하고 조치하는 '시프트 레프트(Shift Left)' 방식으로 보안 검증을 앞당긴 것이 특징이다. 우 아키텍트는 "이번 시연은 처음 보는 시스템과 요구사항을 바탕으로 IBM 밥과 개발을 진행하고, 기업의 개발 가이드라인에 맞춰 분석부터 실제 PR 생성까지 이어지는 과정을 보여준 것"이라며 "AI가 만든 결과를 검증하고, 조직에 맞는 통제 체계를 설계하는 역할이 앞으로 더욱 중요해질 것"이라고 말했다. ▶ 영상 보기 https://www.youtube.com/watch?v=4GxenUC-2rg https://www.youtube.com/watch?v=Hx_rPEpKXDA

2026.09.18 11:58남혁우 기자

"똑똑한 AI, 실수도 잘 숨겨"…오픈AI, 정렬 실패 사례 공개

인공지능(AI) 모델 성능이 높아질수록 실수나 부적절한 행동을 감추는 능력도 덩달아 오를 수 있다는 분석 결과가 나왔다. 18일 테크크런치 등 외신에 따르면 오픈AI는 AI 정렬 실패 사례를 추적·조사하기 위한 새로운 공개 체계를 발표했다. 이번에 공개된 사례는 총 6건이다. AI 정렬은 모델이 사람 의도와 안전 기준에 맞게 행동하도록 만드는 작업이다. 이번 사례는 AI 능력이 높아질수록 잘못된 행동을 숨기는 능력도 함께 발전할 수 있다는 문제를 보여주고 있다. 문제는 배포 전 단계의 'GPT-5.6 솔'을 훈련하던 중 발견된 것으로 나타났다. 일부 솔 에이전트는 이전 대화와 작업 내용을 압축한 '컴팩션 요약'에 후속 모델을 위한 별도 지시를 남겼다. 컴팩션 요약은 길어진 대화 내용과 도구 실행 결과를 짧게 정리해 다음 모델에 전달하는 기록이다. 에이전트는 이 공간을 이용해 자신의 실수와 정렬 실패를 이용자에게 알리지 말라고 지시했다. 한 에이전트는 재무 모델을 만들던 중 이용자가 요청한 과거 데이터를 찾지 못했다. 그러자 2024년 데이터를 임의로 만들어 추가하고 이용자가 묻지 않으면 이를 밝히지 말라는 내용을 남긴 정황이 포착됐다. 최종 답변에는 설명 없이 완성된 파일 링크만 제공하라는 지시도 덧붙였다. 확인되지 않은 데이터를 사용했다는 사실을 이용자가 알아차리지 못하도록 한 셈이다. 다른 에이전트는 인터넷에 접속하지 못해 저장된 자료만으로 공급업체 명부를 작성했다. 자료 내용과 분류가 정확히 맞지 않는다는 사실을 파악했지만 필요하지 않으면 최종 답변에서 언급하지 말라고 지시했다. 미공개 아스트라 계열 모델에서도 비슷한 행동이 확인됐다. 한 에이전트는 후속 모델이 개발자 메시지를 무시하도록 하는 '침해 경고' 문구를 요약문에 넣었다. 또 다른 에이전트는 작업과 관계없는 페르소나 지시를 삽입했다. 이 두 사례에서는 후속 모델이 앞선 모델 지시를 따르지 않은 것으로 나타났다. 반대로 지시가 실제 행동에 영향을 준 사례도 있었다. 답변을 30단어 내로 제한하고 도구와 출처를 사용하지 말라는 지시를 받은 후속 모델은 이를 그대로 따랐다. 오픈AI는 이번에 공개한 6건이 알려진 모든 정렬 실패 사례를 담은 것은 아니라고 설명했다. 회사는 앞으로 심각성과 파급력 및 새로움을 기준으로 공개할 사례의 우선순위를 정할 계획이다. 오픈AI는 "AI 시스템이 더욱 발전하고 널리 배포됨에 따라 정렬 연구 진전에 관해 더 폭넓고 충분한 정보를 바탕으로 한 합의를 구축해야 한다"고 밝혔다.

2026.09.18 11:57김미정 기자

유라클, AI 에이전트 늘수록 커지는 관리 부담…모듈화로 해법 제시

유라클이 기업 내 인공지능(AI) 에이전트 도입이 본격화되면서 늘어나는 운영 부담을 줄이기 위해 모듈식 개발·관리 전략을 제시했다. 수십에서 수백 개에 달하는 AI 에이전트를 각각 만들고 운영하기보다 공통 기능과 업무 규칙을 모듈로 관리·재사용하고 보안·권한·변경 이력까지 체계적으로 관리하겠다는 구상이다. 권태일 유라클 대표는 17일 서울 강남구 코엑스에서 열린 '유라클 AI 서밋 2026'에서 "앞으로 기업 경쟁력은 AI 에이전트를 얼마나 많이 만드는가보다 만들어진 AI 에이전트의 역량을 어떻게 기업 자산으로 축적할 것인지에 달려 있다"고 말했다. 권 대표는 AI 에이전트가 단순한 챗봇이 아니라 업무를 수행하는 시스템인 만큼, 운영 규모가 커질수록 관리가 핵심 과제로 떠오른다고 지적했다. 수많은 AI 에이전트의 개발 주체와 활용 데이터·도구, 적용 권한·규칙 등을 파악하지 못하면 예상치 못한 보안 취약점과 장애, 토큰 낭비 등이 발생할 수 있기 때문이다. 이를 위해 유라클은 AI 에이전트를 구성하는 스킬, 데이터 조회·실행 도구, 외부 시스템 연동 방식(MCP), 보안·승인 규칙 등을 모듈 단위로 관리하는 이를 위해 유라클은 AI 에이전트를 구성하는 스킬, 데이터 조회·실행 도구, 외부 시스템 연동 표준인 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP), 보안·승인 규칙 등을 모듈 단위로 관리하는 AI 스튜디오 '아테나'를 제안했다. 검증된 모듈을 여러 에이전트에 재사용하고, 변경이 발생하면 관련 에이전트와 업무에 미치는 영향을 추적·재검증할 수 있도록 한다는 구상이다. 이용재 유라클 기술연구소장은 "에이전트 하나를 만드는 방식으로 100개의 에이전트를 만들고 개발할 수는 없다"며 "에이전트 100개는 하나의 작은 조직을 회사 안에 들이는 것과 같은 만큼 AI 에이전트도 역할과 수행 방식, 권한과 규칙을 함께 관리해야 한다"고 강조했다. 유라클은 이들 구성요소와 관련 명세를 에이전트팩으로 묶어 관리한다. 에이전트팩에는 모듈 구성과 버전, 소유자, 검증 상태, 사용처 등을 기록한다. 공통 기능이나 보안 정책이 바뀌면 해당 모듈을 사용하는 에이전트의 영향 범위를 확인하고 필요한 부분을 다시 검증할 수 있다는 설명이다. 이와 함께 여러 부서의 규칙이 충돌할 경우 적용 우선순위를 정하는 '머지 엔진'과, AI 에이전트의 검증된 업무 경험을 축적·공유하는 '에이전틱 메모리'도 소개했다. 이 소장은 "관리되지 않은 AI 에이전트는 기술 부채로 봐야 한다"며 "아테나를 통해 AI 에이전트 관련 기술과 경험을 기업의 자산으로 축적할 수 있어야 한다"고 강조했다. 두 번째 세션에서는 이찬중 유라클 AI개발본부장이 기업용 AI 코드 어시스턴트 '아테나 코드'를 소개했다. 아테나 코드는 코드 생성뿐 아니라 요구사항 분석, 설계, 테스트, 오류 수정, 문서화 등을 지원한다. 개발자는 업무 이해와 설계 판단에 집중하고, AI는 반복적인 코드 생성·검증 작업을 맡도록 돕는 방식이다. 이 본부장은 기업 환경에서는 보안과 관리가 중요하다고 짚었다. 유라클은 아테나 코드를 온프레미스, 프라이빗 클라우드, 폐쇄망 등 환경에 구축할 수 있도록 하고, 내부 소스코드와 개발 문서를 참고해 사내 개발 기준에 맞는 코드 생성을 지원한다고 밝혔다. 사용량·비용·권한·로그를 중앙에서 관리하고 보안 규칙 위반 가능성이 있는 코드에는 수정 방향을 제시하는 기능도 제공한다. 이 본부장은 "기업용 AI 코딩 도구는 코드 생성 성능뿐 아니라 내부 정보 보호, 개발 표준 준수, 비용과 품질에 대한 통합 관리까지 갖춰야 한다"며 "개발자가 반복 업무는 AI에 맡기고 업무 요구사항과 설계 등 더 중요한 판단에 집중할 수 있도록 지원하겠다"고 말했다. 이어 고객 사례 세션에는 김형갑 대한의사협회 정보통신이사가 나섰다. 대한의사협회는 유라클의 아테나 오르다를 기반으로 조직 내부에 흩어진 지식을 통합하고, 필요한 정보를 찾아 답할 수 있는 체계를 구축한 AI 전환 사례를 공유했다. 마지막 세션에서는 최훈 업스테이지 엔터프라이즈 사업부문 대표가 완벽한 준비를 기다리기보다 빠르게 AI 전환에 착수한 기업 사례를 발표했다. 초기 도입 과정에서 확보한 경험을 재생산하고 조직 전반으로 확산해 성과로 연결한 사례를 소개했다. 권태일 대표는 "AI 에이전트가 일할 준비가 됐다면 이제 기업은 그 AI 에이전트가 제대로 일할 수 있도록 준비해야 한다"며 "유라클은 기업이 AI 에이전트를 안전하고 효율적으로 운영하며, 축적된 역량을 지속 가능한 자산으로 발전시킬 수 있도록 지원하겠다"고 말했다.

2026.09.17 16:46남혁우 기자

VTI 코리아, 기업 AI 에이전트 도입·운영 전략 제시…"보안부터 성과까지"

VTI 코리아가 기업 내 인공지능(AI) 에이전트의 도입과 운영 전략을 제시하며, 보안·거버넌스 체계 구축부터 현장 적용과 측정 가능한 비즈니스 성과 창출 방안까지 폭넓게 논의했다. VTI 코리아는 16일 AC 호텔 바이 메리어트 서울 강남에서 '기업 AI 에이전트 도입·운영 전략: 보안부터 비즈니스 성과까지'를 주제로 세미나를 개최했다. 이번 세미나는 AI 에이전트가 단순 업무 지원 도구를 넘어 기업 내부 시스템과 연동되고 사내 데이터 접근과 API 호출, 업무 프로세스 실행까지 수행하는 환경에 대응하기 위해 마련됐다. 기업의 AI 에이전트 도입 과정에서 요구되는 보안 및 책임 체계, 규제 대응, 실제 사업 성과로의 확장 방안을 공유하는 데 초점을 맞췄다. 세미나는 AI 에이전트 도입 여정을 시장·규제, 보안, 현장 구현 등 세 가지 관점에서 다뤘다. 첫 번째 세션에서는 김유미 IBM 실장이 '2026 엔터프라이즈 AI 에이전트: 글로벌 트렌드, 컴플라이언스 그리고 지금 준비해야 할 것'을 주제로 글로벌 시장 동향과 기업의 대응 방향을 발표했다. 김 실장은 AI 에이전트의 성공적인 확산을 위해서는 구축뿐 아니라 운영 단계의 거버넌스가 중요하다고 강조했다. AI 에이전트는 기업 데이터와 내부 시스템, 업무 도구에 직접 연결되는 만큼 데이터 접근 권한과 보안, 응답 정확도, 성능, 비용, 규제 준수 여부 등을 전 과정에서 관리해야 한다는 설명이다. 그는 각 부서가 개별적으로 에이전트를 구축할 경우 보안 체계와 권한 관리가 분산되고 운영 비용이 증가할 수 있다고 지적했다. 이에 기획·개발·검증·배포·운영에 이르는 AI 에이전트 라이프사이클 전반을 통합 관리하는 '컨트롤 플레인'을 구축하고, 개발·보안·리스크 관리·컴플라이언스 담당자 간 역할과 책임을 명확히 해야 한다고 제안했다. 또한 기업은 AI 모델과 에이전트, 데이터, 연계 시스템 및 도구 간 관계를 가시화하고, 개인정보 보호와 신뢰성·안전성 관련 리스크를 지속적으로 점검해야 한다고 밝혔다. AI 관련 규제와 내부 정책 변화에 대응하기 위해서는 배포 전 검증에 그치지 않고, 운영 이후에도 모니터링과 최적화를 이어가는 체계가 필요하다고 덧붙였다. 이어 남궁성환 OSC 코리아 상무는 AI 에이전트가 내부 데이터베이스 조회와 업무 시스템 연동, 외부 도구 호출 등 실제 업무를 수행하는 '행동하는 AI'로 진화하면서 기존 API 중심 보안 체계만으로는 통제에 한계가 있다고 진단했다. 특히 부서별 개별 구축에 따른 '섀도 AI' 확산, 에이전트 간(A2A) 통신의 가시성 부족, 민감정보 유출과 프롬프트 인젝션 공격, 예측하기 어려운 토큰 비용 등을 주요 위험 요인으로 꼽았다. 그는 대응 방안으로 AI 트래픽을 통합 관리하는 단일 관제 체계와 감사 추적 로그, 중앙 보안 정책 아래 개발 조직에 권한을 위임하는 연합형 거버넌스 모델을 제시했다. 아울러 토큰 기반 사용량·예산 관리, 다중 모델 라우팅과 캐싱을 통한 비용 및 운영 최적화, 개인정보와 기밀정보의 실시간 마스킹, 응답 형식 검증 등 AI 게이트웨이 기반의 가드레일 구축이 필요하다고 강조했다. 또한 AI 에이전트가 외부 도구를 활용하는 MCP(Model Context Protocol) 환경에서는 도구별 세분화된 권한 통제와 호출 횟수 제한이 필요하며, 에이전트 간 통신에도 상호 인증을 적용해야 한다고 밝혔다. 에이전트에 과도한 권한을 직접 부여하는 대신 제한된 인증 정보를 제공하고, 게이트웨이가 필요한 내부 권한으로 변환하는 방식의 제로트러스트 접근도 제안했다. 마지막 세션에서는 박정화 VTI 코리아 전무가 'AI 에이전트의 실전 구현: 장기적 성과를 위한 검증된 로드맵'을 주제로 발표했다. 박 전무는 AI 에이전트를 실제 기업 환경에 구현할 때 고려해야 할 요소와 함께, 단기 실증에 그치지 않고 지속 가능한 운영과 사업 성과로 연결하기 위한 접근법을 공유했다. 응우옌 득 끄엉 VTI 코리아 법인장은 "AI는 이미 많은 기업의 일상 업무에 활용되고 있으며, 이제는 이를 어떻게 안전하고 효과적으로 활용할 것인가가 핵심 관심사가 됐다"며 "이번 세미나가 기업들이 책임 있는 AI 활용 방안을 모색하는 계기가 되기를 바란다"고 말했다.

2026.09.16 16:47남혁우 기자

시스코, '스플렁크 AI' 출시…에이전트 성능·보안·토큰 비용 관리

시스코가 기업이 민감한 데이터를 외부로 옮기지 않고도 인공지능(AI) 에이전트를 구축·운영할 수 있는 기능을 강화했다. 시스코는 엔비디아 손잡고 온프레미스와 프라이빗 클라우드·에어갭 환경에서 자체 관리형 스플렁크 AI를 운영할 수 있는 '스플렁크용 시스코 AI POD'를 출시했다고 16일 밝혔다. 고객은 머신 데이터가 저장된 자체 인프라 안에서 AI 모델과 에이전트를 실행할 수 있다. 스플렁크용 시스코 AI POD는 시스코 인프라와 엔비디아 가속 컴퓨팅을 결합한 사전 검증형 AI 시스템이다. 쿠버네티스 기반 아키텍처와 스플렁크 AI 워크로드에 최적화된 런타임 소프트웨어(SW)를 제공한다. 기업은 스플렁크 AI 어시스턴트와 올해 하반기 출시 예정인 '에이전트 런치패드'를 자체 데이터센터에서 사용할 수 있다. 이를 통해 보안 사고 조사에 AI 에이전트를 투입하거나 업무에 맞는 맞춤형 에이전트를 구축할 수 있다. 지원 모델은 시스코 딥 시계열 모델과 구글 '젬마 4'·오픈AI 'GPT-OSS 20B' 등이다. 시스코는 향후 수개월 안에 엔비디아 '네모트론' 오픈 모델도 추가해 고객이 데이터를 외부로 보내지 않고 작업에 적합한 모델을 선택하도록 지원할 계획이다. 시스코는 AI 에이전트 성능과 비용을 관리하는 기능도 강화했다. '스플렁크 에이전트 옵저버빌리티'는 에이전트와 모델의 동작을 평가하고 AI 시스템 전반 성능과 토큰 사용량을 실시간으로 보여준다. 이 솔루션은 할루시네이션이나 민감한 데이터 유출처럼 부정확하거나 안전하지 않은 작업을 차단하는 런타임 가드레일도 제공한다. 기존 온프레미스 환경뿐 아니라 스플렁크 옵저버빌리티 클라우드와 시스코 클라우드 컨트롤에서도 이용할 수 있다. 이날 공개된 '토크노믹스' 기능은 클로드 코드와 코덱스·커서 등 코딩 에이전트를 사용하는 과정에서 발생한 토큰 지출을 추적하고 비용 증가 원인을 분석한다. 시스코 딥 시계열 모델로 소비 패턴을 예측해 청구 기간이 끝나기 전에 향후 지출 규모도 파악할 수 있도록 했다. 시스코는 보안 운영 분야에서는 '스플렁크 에이전틱 SOC 워크포스'를 확대한다. 전문 AI 에이전트가 탐지 엔지니어링과 위협 탐지·사고 조사·통합 대응·정책 거버넌스를 지원해 보안 알림을 줄이고 평균 복구 시간을 단축하는 방식이다. 시스코는 아마존웹서비스(AWS)와 다년간 협약을 맺고 에이전틱 보안관제센터(SOC) 공동 제품 개발에도 나선다. 스플렁크의 보안 데이터와 탐지 기능에 AWS의 클라우드 인프라를 결합해 탐지부터 조사와 대응까지 보안 분석가의 업무를 지원할 방침이다. 지투 파텔 시스코 사장 겸 최고제품책임자(CPO)는 "오늘날 엔터프라이즈 AI의 가장 큰 걸림돌 중 하나는 배포가 너무 어렵다는 것"이라며 "고객이 이미 신뢰하는 인프라에서 스플렁크 AI를 실행함으로써 확신과 통제력을 가지고 비즈니스에 AI를 활용하는 속도를 한층 높일 수 있을 것"이라고 말했다.

2026.09.16 15:00김미정 기자

[AI는 지금] 계정 만들고 전화번호 인증까지…메타, 왓츠앱 설정 AI에 맡긴다

메타가 기업용 왓츠앱을 구축할 때 필요한 반복적인 설정 작업을 인공지능(AI) 에이전트에 맡긴다. 개발자가 여러 관리 도구를 오가며 계정을 만들고 전화번호를 인증하던 과정을 AI와의 대화만으로 처리할 수 있게 했다. 15일(현지시간) 테크크런치에 따르면 메타는 AI 에이전트를 왓츠앱 비즈니스 플랫폼과 연결하는 '왓츠앱 비즈니스 툴스 MCP'를 공개했다. 클로드와 커서, 코덱스 등 AI 코딩 에이전트를 이용해 왓츠앱 비즈니스 메시징을 설정하고 관리할 수 있도록 지원한다. 기존에는 개발자가 개발자 콘솔과 메타 비즈니스 매니저, 응용프로그램인터페이스(API) 문서, 코드 편집기 등을 오가며 작업해야 했다. 앞으로는 원하는 작업을 AI 에이전트에 말로 설명하면 에이전트가 필요한 설정을 대신 수행한다. AI 에이전트는 기업의 왓츠앱 비즈니스 계정을 만들고 전화번호를 추가·인증하는 작업부터 클라우드 API 이용을 위한 번호 등록과 서비스 이용약관 상태 확인까지 처리한다. 메시지 작성과 점검에도 AI 에이전트를 활용할 수 있다. 기업이 필요한 메시지 형태를 설명하면 새로운 템플릿을 만들거나 기존 템플릿을 수정한다. 메시지와 웹훅이 제대로 작동하는지 시험하고 결제수단과 비즈니스 인증 상태 등 기존에는 문제가 발생해도 알아채기 어려웠던 항목도 확인할 수 있다. 이번 기능은 AI 에이전트가 외부 서비스와 연결돼 실제 작업을 수행할 수 있도록 하는 '모델 콘텍스트 프로토콜(MCP)'을 기반으로 한다. MCP 서버가 AI 코딩 에이전트와 왓츠앱 비즈니스 플랫폼 사이를 연결해 에이전트가 필요한 도구를 사용할 수 있도록 한다. 메타는 기존에도 광고 관리와 앱 설정 모니터링 등 자사 서비스를 AI 에이전트와 연결하는 MCP 서버를 제공해왔다. 이번에는 기업이 왓츠앱 비즈니스를 도입하는 과정까지 적용 범위를 넓혔다. 메타는 설정 과정에서 문제가 발생하면 자사의 또 다른 MCP 서버인 '메타 소셜 테크놀로지스 MCP'를 이용할 수 있다고 밝혔다. 이를 통해 AI 에이전트가 필요한 API 접점을 찾고 관련 문서를 검색하거나 오류 해결을 지원할 수 있다. 마크 저커버그 메타 최고경영자(CEO)는 지난 7월 실적 발표에서 "우리가 모두 여러 에이전트와 상호작용하는 미래로 나아가면서 왓츠앱과 다른 메시징 서비스가 점점 더 중요해질 것으로 생각한다"며 "곧 우리를 대신해 하루 24시간 일하며 목표 달성을 돕는 에이전트를 갖게 될 것"이라고 말했다.

2026.09.16 09:32김동원 기자

베스핀글로벌, 업스테이지와 울산 공교육 AI에 국산 LLM 입힌다

베스핀글로벌이 국산 대규모언어모델(LLM)을 활용해 공교육 인공지능(AI) 서비스 고도화에 나선다. 학생이 학습 과정에 능동적으로 참여하는 AI 에이전트를 구축하고 향후 전국 교육청과 교육 관련 공공기관으로 적용 범위를 확대한다는 목표다. 베스핀글로벌은 업스테이지와 국산 LLM 및 에이전틱 AI 기술을 결합해 교육 AI 서비스를 고도화하고 이를 전국 시·도교육청과 교육 관련 공공기관으로 확대하기 위한 전략적 제휴를 체결했다고 15일 밝혔다. 첫 적용 대상은 울산교육청의 AI 교수학습 서비스 '우리 아이(AI)'다. 베스핀글로벌이 자체 '헬프나우 에이전틱 AI 플랫폼'을 기반으로 구축한 서비스로, 이번 협력을 통해 업스테이지의 국산 LLM을 결합한다. 기존에는 학생의 질문에 답변하는 방식이 중심이었다면 앞으로는 학생의 학습 과정과 맥락을 이해하고 다음 학습까지 연결하는 AI 학습 파트너로 서비스를 고도화할 계획이다. 양사는 역할을 나눠 교육 특화 AI 서비스를 구현할 방침이다. 업스테이지의 국산 LLM은 학생의 질문과 학습 맥락을 이해하고 추론하는 역할을 맡는다. 베스핀글로벌의 헬프나우 에이전틱 AI 플랫폼은 이를 교육 콘텐츠와 데이터, AI 에이전트와 연결해 실제 학습 서비스로 구현한다. 이를 통해 단순 질의응답을 넘어 학생별 학습 수준과 필요에 맞는 AI 서비스를 제공한다는 구상이다. AI가 학생 질문에 답하는 데 그치지 않고 학습 과정에서 필요한 정보와 서비스를 연결하며 다음 단계의 학습을 지원하는 방식이다. AI 에이전트 적용 범위도 넓힌다. 베스핀글로벌은 향후 과목별 학습을 비롯해 진로·진학, 독서, 외국어 등 영역별 AI 에이전트를 확대해 학생의 학습 전 과정을 지원하는 교육 AI 생태계를 구축할 계획이다. 울산교육청에서 확보한 공교육 AI 모델은 다른 지역으로 확산한다. 양사는 울산에서 검증한 서비스와 플랫폼 구조를 기반으로 전국 시·도교육청과 교육 관련 공공기관에서 공동으로 활용할 수 있는 에이전틱 AI 플랫폼 모델을 구축한다는 목표다. 베스핀글로벌은 이번 사업을 공공 AI 적용 영역을 행정 효율화에서 국민이 직접 이용하는 서비스로 확대하는 계기로 삼을 방침이다. 특히 학생과 교사가 실제 교육 과정에서 AI를 활용하도록 해 공교육 분야에서 에이전틱 AI 활용 사례를 확보한다는 구상이다. 업스테이지도 국산 LLM의 공공 활용 범위를 교육 분야로 확대한다. 양사는 국산 LLM과 에이전틱 AI 플랫폼을 결합해 특정 교육청에 국한되지 않고 전국 공교육 현장에서 활용할 수 있는 AI 서비스 구조를 확보할 계획이다. 허양호 베스핀글로벌 코리아 대표는 "울산 우리 아이는 공교육 AI가 행정 효율화를 넘어 학생의 학습 경험 자체를 변화시킬 수 있음을 보여주는 사례"라며 "이번 고도화를 시작으로 헬프나우 에이전틱 AI 플랫폼을 기반으로 전국 교육청이 활용할 수 있는 공교육 AI 플랫폼 모델을 만들어 나가겠다"고 말했다. 변재경 업스테이지 클라우드 사업부문 대표는 "국산 LLM 경쟁력은 국민 일상에서 실제 가치로 증명돼야 하며 공교육은 그 효용이 가장 넓게 전달될 수 있는 분야"라며 "베스핀글로벌의 에이전틱 AI 플랫폼 역량과 우리 국산 LLM을 결합해 대한민국 학생 누구나 자신의 학습 수준과 필요에 맞는 AI 학습 경험을 누릴 수 있도록 하겠다"고 밝혔다.

2026.09.15 14:15한정호 기자

AI 에이전트 표준 선점 나선 중국…NIA "한국도 대응 필요"

중국 정부가 서로 다른 인공지능(AI) 에이전트를 통합 연결하기 위한 국가표준 구축에 나섰다. 에이전트 신원 확인부터 검색과 협업·외부 도구 호출까지 표준화해 향후 AI 에이전트 시장 기술 주도권을 확보하려는 전략이다. 11일 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 발간한 '중국 AI 에이전트 상호 운용 표준화 전략 분석' 보고서에 따르면 중국은 지난 6월 AI 에이전트 상호 연결 국가표준 시리즈 'GB/Z 185-2026'을 발표했다. 중국전자표준화연구소와 화웨이·알리바바클라우드·샤오미 등 70여개 주요 기업이 표준 개발에 참여했다. 이번 표준은 개발사와 플랫폼이 다른 AI 에이전트도 공통 규칙에 따라 서로를 확인하고 업무를 주고받도록 하는 데 초점을 맞췄다. 제각기 다른 통신 방식과 인증 체계를 맞추는 데 드는 비용을 줄이고 에이전트 간 협업 효율을 높이기 위해 마련됐다. 표준은 전체 구조와 식별 코드·신원 인증·기능 등록·검색·상호작용·외부 도구 호출 등 7개 영역으로 구성됐다. 각 에이전트에 고유 식별 코드를 부여하고 보유 기능을 등록한 뒤 업무에 적합한 에이전트를 찾아 연결하는 전 과정을 규정한다. 중국은 자체 개발한 '에이전트 상호연결 프로토콜(AIP)'을 국가표준으로 확산하고 있다. 시중에 활용되고 있는 구글 '에이전트 투 에이전트(A2A)'는 에이전트 간 통신과 협업을 지원하고 앤트로픽 '모델 콘텍스트 프로토콜(MCP)'는 에이전트와 외부 도구·데이터를 연결한다. 중국은 여기서 더 나아가 신원 인증과 검색·협업·도구 호출까지 하나의 체계로 통합하려는 것이다. 중국 정부는 관련 정책도 단계적으로 마련하고 있다. 지난 5월 에이전트의 행동과 권한·안전 원칙을 담은 실시 의견을 발표한 데 이어 6월에는 기술표준을 제정하고 7월에는 에이전트 연결을 뒷받침할 인터넷 인프라 정책을 내놨다. 중국은 에이전트마다 디지털 신원을 부여하고 자격 증명과 접근 권한을 관리할 계획이다. 에이전트 연결에 필요한 인터넷 주소 자원도 공급해 하나의 애플리케이션 안에서만 작동하던 에이전트를 네트워크 기반 협업 체계로 확장할 방침이다. NIA는 중국의 에이전트 상호운용 규격이 국제표준으로 굳어지기 전에 한국도 대비책을 마련해야 한다고 봤다. 국내 산업 특성을 국제표준에 반영할 수 있도록 관련 논의에 적극 참여하고 안전과 기술표준·네트워크 인프라를 담당할 기관의 역할을 명확하게 나눌 필요가 있다는 제언이다. 배고은 NIA 인공지능정책실 미래전략팀 선임연구원은 "구글과 앤트로픽 등이 개발한 민간 프로토콜과 호환되면서 국내 신원 인증과 개인정보 보호 체계에도 연계할 수 있는 표준을 마련해야 한다"며 "제조·의료·교육 등 산업별 에이전트를 각각 개발하더라도 안전과 권한관리 같은 공통 요소에는 일관된 지침을 적용할 필요가 있다"고 강조했다.

2026.09.11 15:43김미정 기자

AI의 '뱅크런 버튼'…인간이 누르기도 전에 끝난다

지난 2010년 5월 6일 오후. 뉴욕 증시가 단 5분 만에 1000포인트 가까이 폭락하며 1조 달러 자산이 공중분해 됐습니다. 역사상 최초 알고리즘 발작이라 불리는 '플래시 크래시(Flash Crash)'입니다. 당시 고빈도매매(HFT) 프로그램이 밀리초(ms) 단위로 매도 주문을 추종하며 폭락이 도미노처럼 확산됐습니다. 16년이 지난 2026년 현재, 이보다 수천배는 더 빠르고 치명적인 리스크 임계점에 도달해 있습니다. 바로 인공지능(AI) 에이전트의 자율적 초고속 뱅크런입니다. 인간의 뇌가 위기를 인지하고 마우스를 움직여 '거래 정지' 버튼을 누르는 데 걸리는 시간은 아무리 빨라도 1~2초입니다. 반면 24시간 끊김없이 작동하는 온체인 생태계에서 수만 개 AI 에이전트가 동시에 패닉에 빠지는 시간은 마이크로초(μs) 단위에 불과합니다. 인간의 서킷 브레이커가 작동하기도 전에 시장이 완전히 바닥날 수 있습니다. 기계 패닉, 인간 인지 속도 초월 그동안 AI 에이전트가 자율적으로 최저가 환율을 찾고, 청구서 없이 0.1원 단위 초미세 결제를 집행하는 기술만 논해왔습니다. 하지만 자율성이 극대화된 경제 주체가 수만 개 동시 구동될 때 리스크 전이 속도 또한 인간의 상식을 파괴합니다. 전통 금융 시장의 서킷 브레이커는 '인간의 시간'에 맞춰져 있습니다. 비정상적인 폭락이 감지되면 거래소 컴퓨터가 경보를 울리고, 인간 관리자가 상황을 판단한 뒤 시스템을 정지시킵니다. 온체인 디파이(DeFi) 프로토콜 역시 마찬가지입니다. 하이퍼네이티브 같은 보안 봇이 멤풀을 감시하다가 이상 징후를 포착하면, 거버넌스 위원들이 멀티시그 지갑의 열쇠를 모아 비상 정지 컨트랙트를 실행합니다. 이 과정에 최소 수초에서 수분이 소요됩니다. 문제는 AI 에이전트 눈에는 이 몇 초의 시간이 영원에 가깝다는 점입니다. 만약 특정 원화 스테이블코인의 담보 예치 은행에 이상이 생겼다는 가짜 오라클 데이터 피드가 입력되거나, 스마트 컨트랙트의 마이너 버그가 온체인에 노출되는 순간, 자금줄을 쥐고 있던 AI 에이전트 'A'는 즉각 리스크 관리 프로토콜에 따라 보유 자산을 전액 매도합니다. 이 트랜잭션이 블록에 기록되는 순간 온체인 유동성 풀의 균형이 깨지며 가격 슬리피지가 발생합니다. 이를 실시간 모니터링하던 AI 에이전트 'B', 'C', 'D'는 알고리즘에 설정된 손절매(Stop-loss) 라인을 통과하게 되고, 마이크로초 단위로 연쇄 투매를 집행합니다. 인간 리스크 관리자가 커피 한 모금을 마시기 위해 컵을 드는 사이에 스테이블코인의 페깅이 무너지고 뱅크런이 종료되는 것입니다. 무수한 AI, 동일 데이터 활용 원인...공격 취약 AI 에이전트 뱅크런이 기존 단순 고빈도매매 알고리즘 폭락보다 훨씬 위험한 이유는 기계가 '컨텍스트(맥락)'를 읽고 판단한다는 점에 있습니다. 2010년 HFT 프로그램은 단순히 호가창 거래량과 가격 변동 수치만을 보고 기계적으로 반응했습니다. 반면 지금의 에이전트는 언론 기사, 미국 연방준비제도 의장의 연설 텍스트 스크랩, SNS 여론, 온체인 데이터 오라클을 종합적으로 분석해 자율적인 투자 결정을 내립니다. 만약 악의적인 공격자가 특정 스테이블코인 준비금 금고가 해킹당했다는 정교한 가짜 뉴스를 생성하고, 이를 AI 에이전트들이 주로 크롤링하는 온체인 데이터 인프라에 주입했다고 가정해봅시다. 기계는 인간이 팩트체크를 시작하기도 전에 "확률적 리스크가 99%를 초과했다"고 결론짓고 탈출구를 향해 질주합니다. 인터넷에 연결된 무수한 지능형 기계가 동일한 데이터 소스를 바라보며 한 방향으로 쏠릴 때 발생하는 '초고속 집단 패닉'이 '에이전틱 블랙 스완(Agentic Black Swan)'의 구조적 실체입니다. 인간개입 배제, 자율 통제 규칙 만들어야 인간의 손이 닿지 않는 마이크로 초의 폭주를 어떻게 제어할 수 있을까요? 해답은 인간 관리자 개입을 배제하고 지갑 자체와 스마트 컨트랙트 계정 레이어 내부에 '자율 통제 규칙'을 하드코딩하는 것입니다. 계정 추상화(EIP-4337) 기술이 단순한 사용자 경험 개선을 넘어 리스크 관리의 핵심 인프라로 격상되는 지점입니다. 비코노미(Biconomy), 세이프, 제로디브(ZeroDev) 등 현대적인 온체인 지갑 아키텍처는 스마트 컨트랙트 내부에 다음과 같은 이중 자율 방어선을 구축할 수 있습니다. 먼저 시간당 거래량을 제한하는 프로그래밍입니다. AI 에이전트 지갑에 '1분간 누적 지출액은 전체 자산의 최대 5%를 초과할 수 없다'는 규칙을 컨트랙트 레벨에서 강제합니다. AI가 전액 매도 트랜잭션을 날리더라도 지갑 자체가 이를 거부해 집단 투매 속도를 강제로 '인간의 시간'으로 지연할 수 있습니다. 오라클 회로 차단기를 내장하는 방안도 있습니다. 지갑이 솔버 네트워크와 상호작용할 때 가격 데이터 단기 변동폭이 ±10%를 초과하면, 세션 키 서명 권한을 스마트 컨트랙트가 온체인에서 즉시 잠금 처리합니다. AI 손발을 묶어 사태가 파악될 때까지 자금을 안전하게 보존하는 구조입니다. 한국형 자율 리스크 통제망 설계해야 미국의 지니어스액트 통과와 코인베이스 에이전틱 월렛 소프트웨어개발키트(SDK) 출시 이후, 글로벌 자율 결제 인프라는 무서운 속도로 USDC 기반 달러화 루트를 밟아가고 있습니다. 만약 국내 핀테크 인프라와 AI 빌더가 '초고속 뱅크런 리스크'에 대한 선제적인 아키텍처 방어 메커니즘을 갖추지 못한다면, 금융당국은 규제 봉쇄라는 악수를 둘 수밖에 없습니다. 리스크가 두려워 문을 닫아버리는 촌극이 벌어지는 것입니다. 스테이블코인 정산망(Ezys)이 추구하는 진정한 가치는 단순히 빠른 환전이 아닙니다. 원화 스테이블코인 유동성 풀에 AI 에이전트가 진입할 때 화이트리스트 검증과 실시간 사후 행동 제재(슬래싱)를 오프체인 모니터링 봇과 온체인 스마트 컨트랙트로 유기적으로 엮어내는 '한국형 자율 리스크 통제망'을 설계하는 데 있습니다. 위험을 제어할 수 있다는 기술적 자신감이 확립될 때 비로소 제도권 금융기관과 규제당국이 기업 가상자산 계좌와 원화 스테이블코인 발행 고속도로를 열어줄 수 있기 때문입니다. 기계 폭주를 코드 레벨에서 완벽하게 통제할 수 있는 프레임워크를 선제적으로 구축해야 디지털금융 주권 싸움에서 승리할 수 있을 것입니다. *본 칼럼 내용은 본지 편집방향과 다를 수 있습니다. • 2025 ~ 현재: 저자 • 2023 ~ 현재: 수호아이오 사업 및 전략 고문 • 2018 ~ 2023: 람다256 대표이사 • 2016 ~ 2018: SK텔레콤 전무이사 (서비스 플랫폼) • 2008 ~ 2016: 삼성전자 무선사업부 상무이사 (삼성페이, 챗온)

2026.09.11 09:30박재현 컬럼니스트

레드햇, '레드햇 AI 3.5' 출시…AI 안전·비용 한곳서 관리

레드햇이 기업 인공지능(AI) 서비스를 안전하게 운영하고 성능과 비용을 실시간으로 관리할 수 있는 플랫폼을 내놨다. 레드햇은 하이브리드 클라우드 환경에서 기업용 AI 워크로드 안전성과 관측성을 강화한 '레드햇 AI 3.5'를 출시했다고 10일 밝혔다. 레드햇 AI 3.5는 '에벌허브'를 통해 AI 모델을 서비스에 적용하기 전에 안전성을 검증한다. 위험도에 따른 안전성 평가를 수행하고 규제 준수 여부를 확인할 수 있는 인증서도 생성한다. 새로운 관측성 대시보드는 AI 모델의 추론 상태와 그래픽처리장치(GPU) 사용률·성능 지표를 실시간으로 보여준다. 일반 사용자도 '쇼백' 대시보드에서 개인별 토큰 사용량을 확인할 수 있어 부서나 이용자별 AI 비용을 투명하게 관리할 수 있다. 레드햇은 AI 인프라 공유를 위한 멀티테넌시 기능도 강화했다. 공유 GPU 환경에서 업무 우선순위에 따라 연산 자원을 배분하며 조직별로 전용 클러스터 제어 환경을 제공해 데이터와 워크로드를 분리하는 식이다. 이 플랫폼은 보안 수준이 높은 기업을 위해 가상머신 단위 격리 기능도 지원한다. 인프라 제공업체는 여러 조직의 AI 환경을 하나의 관리 지점에서 운영하고 업데이트할 수 있다. 이를 통해 각 조직에 독립된 실행 환경 조성이 가능하다. 레드햇은 레드햇 AI 3.5에 기업용 AI 에이전트 개발 기능도 확대했다. '오토RAG'는 기업 내부 데이터 저장소를 AI 에이전트와 연결한다. 다국어 문서 처리와 대화형 테스트 및 문맥 기반 검색도 지원한다. 사용자는 시각화된 파이프라인에서 검색증강생성(RAG) 구성을 점검한 뒤 배포할 수 있다. 이 플랫폼은 코드 검토와 문서 처리·정보 조사 등 기업에서 자주 사용하는 업무를 위한 에이전트 템플릿도 제공한다. 배포 후에는 '추론 시점 확장' 기능이 질문의 복잡도에 맞춰 연산 자원을 조절해 GPU 비용을 줄인다. 조 페르난데스 레드햇 AI 사업부 부사장 겸 총괄 매니저는 "우리는 레드햇 AI 3.5를 통해 IT 리더들이 하이브리드 클라우드 전반에서 AI를 안전하고 통제되며 책임성 있는 엔터프라이즈 AI 아키텍처로 운영하는 데 필요한 운영 제어력과 검증 가능한 신뢰성 및 에이전틱 기반을 제공할 것"이라고 말했다.

2026.09.10 15:06김미정 기자

LG CNS, 건강검진 전 과정에 AI 입힌다…의료 AX 공략

LG CNS가 건강검진 전 과정에 인공지능(AI) 에이전트를 적용하며 의료 AI 전환(AX) 시장 공략에 나선다. 의료진의 반복 업무를 AI로 줄이고 검진 서비스의 효율성을 높인다는 목표다. LG CNS는 최근 서울 강남구 차움 건강검진센터에서 차움·차헬스케어와 '지능형 검진센터 도입을 위한 착수보고회'를 열었다고 9일 밝혔다. 행사에는 배민 LG CNS 금융·공공사업부 전무와 김재화 차움 원장, 이준영 차헬스케어 전무 등이 참석했다. LG CNS는 차움·차헬스케어와 협력해 건강검진 업무에 AI 에이전트를 적용하는 개념검증(PoC)을 추진할 계획이다. LG CNS가 검진 업무에 특화된 AI 에이전트를 개발하고 차움이 실제 검진 현장에 적용해 업무 효율성과 활용 가능성을 검증하는 방식이다. 이번 협력은 LG CNS가 지난 1월 차바이오그룹에 전략적 투자를 단행한 이후 구체화한 AI 기반 헬스케어 사업이다. LG CNS는 차움에서 건강검진 특화 AI 에이전트를 검증한 뒤 향후 차병원 주요 검진센터까지 적용 범위를 확대할 방침이다. 차움 건강검진센터는 고객의 과거 검진 이력과 상담 내역, 주치의 권고사항 등을 바탕으로 개인별 검진 항목을 설계 중이다. 현재 고객 한 명의 이력을 파악하려면 간호사가 고객관계관리(CRM)와 전자의무기록(EMR) 등 여러 시스템에서 자료를 각각 찾아야 해 어려움이 있었다. 상담 기록 작성과 사후관리, 일정 관리 등도 수작업으로 진행해왔다. LG CNS는 AI 에이전트를 통해 이같은 반복적인 자료 조회와 기록 작성 업무를 줄이고 간호사가 고객 상담과 건강관리에 더욱 집중할 수 있도록 지원한다는 목표다. AI 에이전트는 CRM과 EMR에 흩어진 고객의 검진 내역과 결과지, 상담 내역, 사후관리 일정 등을 모아 분석한다. 고객의 과거 검진 결과와 의료진 권고를 토대로 필요한 검사 항목과 그 이유를 제시하고 검사 필요성을 고객에게 설명하기 위한 자료도 생성한다. 검진 결과 작성에도 AI를 활용한다. 검사 결과와 판정 소견을 종합해 결과지 초안 작성을 지원함으로써 의료진과 간호사의 문서 업무 부담을 줄인다. 검진 전후 고객 안내와 사후관리도 자동화한다. 검진 전에는 고객별 주의사항을 담은 체크리스트를 생성하고 검진 이후에는 3·6·9개월 단위 재검과 추적 관찰 일정을 관리한다. 이상 소견이 발견된 고객의 외래 진료 연계와 재진 프로그램 안내도 지원한다. 외국인 고객을 위한 AI 통번역 적용도 검토 중이다. 차움 건강검진센터는 전체 고객 가운데 외국인 비중이 약 30%에 달한다. 검진 결과 안내와 상담 과정에 AI 기반 통번역을 활용해 언어 장벽을 낮추고 이용 편의성을 높일 계획이다. LG CNS는 이번 사업을 통해 건강검진 상담에 특화된 AI 에이전트 모델을 확보한다는 방침이다. 차움에서 실제 의료 현장 적용 가능성을 검증한 뒤 차병원 주요 검진센터로 확대해 의료 분야 AX 사업을 강화한다는 목표다. 김재화 차움 원장은 "이번 LG CNS, 차헬스케어와의 협력은 우리가 지향해온 최고 수준의 맞춤형 의료 서비스에 첨단 AI 기술을 더해 고객 케어의 질을 한 단계 높이는 계기가 될 것"이라며 "AI 기반의 지능형 검진 시스템을 차움에 성공적으로 정착시켜 프리미엄 건강검진의 새로운 표준을 제시하겠다"고 말했다. 배민 LG CNS 금융·공공사업부 전무는 "우리는 금융·제조 등 여러 산업에서 AI를 보여주는 것이 아니라 매일 쓰이는 것으로 만들어왔다"며 "그동안 쌓아온 AX 역량을 의료 현장에 적용해 검진 서비스 혁신과 운영 효율 향상을 이끌겠다"고 밝혔다.

2026.09.09 10:01한정호 기자

"일하는 AI 만들려면 오케스트레이션부터"…워카토, 엔터프라이즈 MCP 전면에

워카토가 인공지능(AI)을 실제 업무와 연결하는 'AI 오케스트레이션' 시장 공략에 속도를 낸다. AI 에이전트와 기업 시스템을 연결하고 업무 흐름과 권한까지 통제해 AI가 단순 정보 조회를 넘어 실제 업무를 수행할 수 있도록 지원한다는 전략이다. 김도연 워카토 영업대표는 9일 서울 강남구 파크 하얏트 서울에서 열린 'C-스위트 & 리더스 포럼'에서 "AI를 실제 업무에 적용해 자동화하기 위해선 AI 오케스트레이션 또는 액션 레이어를 별도로 둬야 한다"며 "AI가 시스템과 바로 연결되는 것이 아니라 이 레이어에서 거버넌스와 통제, 비즈니스 로직을 담은 뒤 기간계 시스템과 연동돼야 한다"고 밝혔다. 워카토와 지디넷코리아가 공동 개최한 이번 행사는 'AI 오케스트레이션으로 만드는 새로운 기업 운영 방식'을 주제로 마련됐다. 기업 AI 활용을 개인 생산성 향상에서 핵심 비즈니스 운영으로 확대하기 위한 시스템 연결과 워크플로우, 거버넌스 구축 방안 등이 공유됐다. 워카토는 기업 애플리케이션과 데이터, 업무 프로세스를 연결·자동화하는 통합 플랫폼 기업으로, 최근 AI 오케스트레이션 사업을 확대 중이다. 김 영업대표는 AI가 기업 업무를 실질적으로 수행하려면 먼저 기존 IT 시스템과 연결돼야 한다고 강조했다. 기업 업무는 하나의 시스템에서 끝나지 않고 여러 시스템과 사람을 거쳐 처리되는 만큼, AI 역시 각 시스템의 업무 순서와 사용자 권한, 예외 처리 등 기존 비즈니스 로직을 따라야 한다는 설명이다. 그는 "이제는 AI에게 단순히 고객 정보를 보여달라는 수준을 넘어 고객의 환불을 처리해달라고 했을 때 백엔드 시스템에서 실제 처리가 자동화되는 형태를 고민해야 한다"며 "AI는 각 시스템의 거버넌스 통제를 따르면서 정해진 순서대로 업무를 수행할 수 있어야 한다"고 말했다. 특히 대규모언어모델(LLM)의 확률적 특성이 실제 업무 실행 단계에서는 위험 요인이 될 수 있다고 봤다. 숫자나 처리 순서에 오류가 허용되지 않는 업무는 LLM이 모든 과정을 직접 판단하도록 하기보다 검증된 워크플로우를 구축한 뒤 AI가 이를 호출하도록 해야 한다는 것이다. 워카토는 시스템 연결에 비즈니스 워크플로우를 결합하고 이를 AI가 활용하도록 하는 방식을 차별점으로 내세우고 있다. 김현수 워카토 상무는 기업 AI 도입이 실제 운영 단계에서 어려움을 겪는 주요 원인으로 시스템 연결 부족과 AI 정확도의 한계, 거버넌스 부재를 꼽았다. AI가 기업 시스템과 연결되지 않으면 최신 데이터를 조회하는 데 한계가 있을 뿐 아니라 데이터를 입력·수정하는 실제 업무까지 수행하기 어렵다고 짚었다. 김 상무는 "AI한테 모든 것을 맡길 수는 없다"며 "한 치의 오차도 발생하면 안 되는 업무는 검증된 비즈니스 로직을 AI가 호출하고 그 로직대로 동작하도록 해야 한다"고 강조했다. 이어 "AI 실행에는 권한 제어와 통제가 반드시 필요하고 사람의 승인이 필요한 단계나 시스템별 데이터 접근 제어, 실행 기록도 함께 관리돼야 한다"고 덧붙였다. 워카토는 이를 위한 핵심 기술로 '엔터프라이즈 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)'를 제시했다. MCP는 AI 모델이나 에이전트가 기업의 각종 시스템·데이터와 연결돼 정보를 조회하거나 실제 업무를 수행할 수 있도록 하는 표준 기술이다. 워카토 플랫폼은 1만 4000개 이상의 커넥터를 기반으로 기업 내 다양한 시스템을 연결하고 구축한 워크플로우를 MCP 형태로 전환할 수 있도록 지원하고 있다. 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)가 없는 오래된 레거시 시스템도 기존 인터페이스를 활용해 워크플로우와 연결함으로써 AI가 사용할 수 있도록 구성할 수 있도록 돕는다. 기업 내에서 부서별로 구축되는 MCP를 통합 관리하는 기능도 제공한다. 외부 MCP 서버를 워카토의 MCP 프록시를 통해 연결하면 어느 부서가 LLM과 MCP를 어떤 권한으로 사용했는지 추적할 수 있다. 등록된 MCP는 레지스트리에서 검색·재사용할 수 있으며 로깅과 모니터링, 접근 권한 관리도 함께 지원한다. 실제 비용 절감 사례도 소개했다. 미국 회계·컨설팅 기업 아이드 베일리(Eide Bailly)는 워카토 엔터프라이즈 MCP 서버를 고객 서비스 업무에 적용해 LLM 토큰 사용량을 약 90% 줄인 것으로 나타났다. LLM이 각 업무 단계를 직접 판단하는 대신 검증된 워크플로우를 호출하도록 구성하면서 모델이 판단에 사용하는 토큰을 줄였다는 게 회사 측 설명이다. 워카토는 향후 MCP뿐 아니라 기업 내 여러 AI 모델을 통합 관리하는 영역으로 오케스트레이션 범위를 넓힐 계획이다. 회사는 연례 행사 '월드 오브 워카토'에서 AI 게이트웨이 기능을 새롭게 선보일 예정이다. 기업 정책과 사용량 등에 따라 적절한 LLM으로 요청을 전달하는 모델 라우팅을 비롯해 사용량 제한, 로드밸런싱, 과금 분석 등을 지원해 여러 AI 모델을 사용하는 기업의 거버넌스 체계 구축을 지원한다는 목표다. 김 영업대표는 "이제 기업 AI는 단순 조회가 아니라 실제 업무를 수행할 수 있는 능력을 갖춰야 한다"며 "AI 에이전트나 LLM이 앞으로 어떻게 바뀌더라도 오케스트레이션 레이어가 견고하다면 기업은 변화에 관계없이 지속적으로 AI 서비스를 구축하고 활용할 수 있을 것"이라고 강조했다.

2026.09.09 09:59한정호 기자

쇼핑·예매부터 현장학습 동의서까지…메타, 개인형 AI 비서 '뮤즈' 공개

메타가 온라인 쇼핑과 영화 예매, 운동 예약, 학교 현장학습 동의서 작성 등 개인의 일상 업무를 대신 처리하는 인공지능(AI) 비서를 선보이며 소비자 대상 AI 시장 공략을 본격화한다. 메타는 9일 개인 맞춤형 AI 에이전트 '뮤즈'를 iOS와 안드로이드 앱, 왓츠앱을 통해 선보인다고 밝혔다. 뮤즈는 미국 내 18세 이상 이용자를 대상으로 제공된다. 기본 기능을 이용할 수 있는 무료 버전과 고성능 연산 기능을 제공하는 유료 요금제를 지원한다. 유료 요금제는 월 20달러와 100달러다. 메타 AI 연구 조직이 개발 중인 AI 모델 뮤즈 스파크 1.3을 기반으로 하는 뮤즈는 이용자의 장기 목표와 일상 계획을 파악해 지속적으로 업무를 관리하고 지원하도록 설계된 것이 특징이다. 메타에 따르면 뮤즈는 온라인에서 상품을 비교·검색하고 구매를 준비하거나, 영화 티켓을 예매하고 테니스 레슨 등 각종 예약을 잡는 일을 지원한다. 식단과 운동 계획을 제안하고 이메일 및 일정 관리를 돕는 기능도 제공한다. 학교 현장학습 동의서 작성처럼 반복적이거나 번거로운 행정 업무에도 활용할 수 있다. 알렉산드르 왕 메타 최고AI책임자(CAIO)는 "제품의 설계 원칙 가운데 하나는 일상적인 이용자도 쉽고 간단하게 사용할 수 있도록 하는 것"이라며 "궁극적으로는 인스타그램, 페이스북, 왓츠앱을 사용하는 수십억 명에게 이 제품을 제공하는 것이 목표"라고 말했다. 뮤즈는 이용자별로 마련된 가상 클라우드 컴퓨터에서 실행된다. 사용자가 앱을 종료한 뒤에도 연결된 이메일, 캘린더, 피트니스 트래커 등의 정보를 바탕으로 사용자가 설정한 목표 달성을 위한 작업을 이어갈 수 있다. 다만 구매나 예약 결제처럼 민감한 업무는 이용자의 확인을 거친다. 왕 CAIO는 "뮤즈는 민감하거나 중요한 일을 하기 전 지속적으로 이용자에게 확인한다"고 설명했다. 메타는 뮤즈가 수행한 작업과 향후 계획을 기록하고, 관련 데이터를 광고 시스템과 공유하지 않는 구조라고 강조했다. 이용자는 자신의 AI 에이전트에 이름과 아바타를 부여하고 말투와 소통 방식도 설정할 수 있다. 왕 CAIO는 자신의 뮤즈에 반려견 이름을 따 '오일러'라는 이름을 붙였다며, 새 집을 꾸밀 가구를 찾고 구매하는 데 이를 활용했다고 밝혔다. 그는 뮤즈가 일정 정리, 운동 아이디어 제안, 식단 계획에도 도움을 준다며 "두 번째 뇌처럼 사용한다"고 말했다. 뮤즈는 메타 서비스뿐 아니라 외부 플랫폼과도 연결된다. 지메일, 구글 캘린더, 구글 드라이브 등 구글 서비스와 티켓마스터, 오픈테이블 등이 주요 연동 대상이다. 인스타그램과 왓츠앱 등 메타의 자체 앱과도 연동된다. API를 지원하는 서비스의 경우 뮤즈에 맞춤형 연결 기능을 구축하도록 요청할 수도 있다. 개인형 AI 에이전트의 활용 범위를 특정 플랫폼 안에 가두지 않고, 이용자가 사용하는 다양한 온라인 서비스로 넓히겠다는 구상이다. 이번 출시는 마크 저커버그 메타 최고경영자(CEO)가 강조해 온 개인형 AI 전략을 구체화한 것으로 풀이된다. 저커버그 CEO는 최근 개인용 AI 에이전트가 기업용 AI보다 더 큰 기회를 만들 수 있다고 강조하며, 모든 사람이 개인의 목표와 관심사를 이해하는 유능한 AI 비서를 갖게 될 것이라고 전망한 바 있다. 메타는 향후 뮤즈를 AI 스마트 안경에도 통합할 계획이다. AI가 스마트폰 앱을 넘어 이용자의 일상과 밀착된 형태로 업무를 지원하도록 하겠다는 구상이다. 개인 에이전트 개발을 담당한 데이비드 싱글턴 메타 슈퍼인텔리전스 랩스 임원은 "API를 갖춘 서비스라면 뮤즈에 맞춤형 커넥터를 만들어 달라고 요청할 수 있다"며 "앞으로 더 많은 파트너십과 서비스를 추가할 것"이라고 말했다.

2026.09.09 09:58남혁우 기자

베스핀글로벌, K-푸드 수출 돕는 AI 만든다…공공 AX 영역 확대

베스핀글로벌이 행정·에너지·관광 등에 이어 농수산식품 분야까지 인공지능(AI) 구축 영역을 넓히며 공공 특화 AI 시장에서 레퍼런스를 확대한다. 베스핀글로벌은 한국농수산식품유통공사(aT)의 대화형 정보검색 서비스 '채티(ChaTi)' 기능 고도화 사업의 수행 사업자로 선정됐다고 8일 밝혔다. 이번 사업은 급변하는 글로벌 수출 환경에 대응하기 위해 aT의 농식품 수출정보 전문 플랫폼 '카티(KATI)'에서 운영 중인 채티를 최신 AI 기술로 전면 개편하는 프로젝트다. 베스핀글로벌은 자체 AI 플랫폼 '헬프나우 AI'를 활용해 기존 단순 챗봇을 넘어 사용자의 복잡한 요구사항을 분석하고 실행하는 에이전틱 AI 기반 지능형 비서 체계를 구축할 예정이다. 서비스 고도화 배경에는 K-푸드 수출 규모 확대가 꼽힌다. 지난해 K-푸드 수출액은 136억 2000만 달러로 역대 최대를 기록했으며 이 가운데 농식품이 104억 1000만 달러를 차지했다. 정부는 올해 K-푸드 수출 목표를 160억 달러로 설정했다. 수출 시장이 확대되면서 기업이 확인해야 하는 국가별 검역 요건과 라벨링 규정 등 비관세장벽 관련 정보도 늘어나고 있다. 이에 채티 고도화를 통해 수출기업이 관련 정보를 보다 편리하게 활용하고 신속하게 의사결정을 내릴 수 있도록 지원한다는 목표다. 주요 과업에는 최신 대형언어모델(LLM)과 검색증강생성(RAG) 아키텍처 개선을 통한 답변 정확도 향상이 포함된다. 수출 통계 데이터베이스(DB)와 비관세장벽 질의응답(Q&A) 등 내부 데이터 학습을 확대하고 PDF·표·이미지 등 비정형 데이터에서 정보를 추출하기 위한 광학문자인식(OCR) 체계도 도입할 예정이다. 여러 AI 에이전트가 협업하는 멀티 에이전트 오케스트레이션 기술도 적용한다. 시장 분석과 법규 진단, 데이터 분석 등에 각각 특화된 에이전트가 복잡한 질의를 함께 처리해 수출기업과 유통업자에게 맞춤형 정보를 제공하는 방식이다. 공공기관에 필요한 AI 보안·거버넌스 기능도 적용한다. 헬프나우 AI는 디지털서비스 전문계약제도와 굿 소프트웨어(GS) 인증을 획득했으며 개인정보 마스킹과 프롬프트 인젝션 방어 등 에이전틱 AI 보안 기능을 제공 중이다. 생성형 AI의 환각 현상을 줄이기 위해 답변 근거가 된 원문 리포트나 인터넷주소(URL) 링크를 함께 제시하는 기능도 지원한다. 이를 통해 공공기관의 데이터 보호 요구에 대응하면서 AI 답변의 신뢰성도 높인다는 방침이다. 베스핀글로벌은 이번 사업을 계기로 공공 버티컬 AI 사업 영역을 농수산식품 유통까지 확대한다. 앞서 행정안전부 '모두의 광장', 한국수력원자력 '하이누리', 서울관광재단 '비짓서울', 울산교육청 '우리아이AI' 등 공공 AI 사업을 수행한 바 있다. 향후에는 이들 사업에서 축적한 경험을 다른 공공 분야에도 적용해 기관별 업무와 데이터에 특화된 AI 구축 사업을 확대할 방침이다. 허양호 베스핀글로벌 코리아 대표는 "이번 사업 수주는 농수산식품이라는 전문 도메인 영역에서도 우리 AI 기술력이 표준으로 인정받은 것"이라며 "행안부·한수원·aT로 이어지는 성공적인 공공 AX 레퍼런스를 바탕으로 대한민국 모든 공공 기관이 믿고 도입할 수 있는 AI 표준 플랫폼의 이정표를 세울 것"이라고 밝혔다.

2026.09.08 17:28한정호 기자

공무원이 직접 AI 에이전트 만든다…삼성SDS 패브릭스, 공통기반 타고 확산

정부·공공기관의 인공지능(AI) 활용이 '범정부 AI 공통기반'을 중심으로 단순 업무 보조를 넘어 공무원이 직접 AI 에이전트를 만들고 행정 업무를 재설계하는 단계로 확산되고 있다. 이상현 삼성SDS 프로는 8일 서울 코엑스에서 열린 '리얼 서밋 2026'에서 범정부 AI 공통기반의 핵심 플랫폼 '패브릭스'와 실제 공공 AI 전환(AX) 사례를 소개했다. 범정부 AI 공통기반은 지난해 하반기 구축에 착수해 올해 3월 정식 운영을 시작했다. 국정자원 대구센터 민관협력형 클라우드(PPP)에 구축된 '삼성 클라우드 플랫폼(SCP)' 위에서 운영되며 기관들이 그래픽처리장치(GPU)와 AI 모델 등 자원을 공동으로 활용하는 구조다. 현재 범정부 AI 공통기반에선 삼성SDS의 생성형 AI 플랫폼 '패브릭스'가 제공되고 있다. 다양한 AI 모델과 검색증강생성(RAG), 모델컨텍스트프로토콜(MCP), 에이전트 빌더, 멀티에이전트 오케스트레이션 등을 지원한다. 기관별로 별도 AI 인프라를 구축하지 않고 필요한 서비스를 이용함으로써 중복 투자를 줄이고 민간의 최신 AI 기술을 활용할 수 있다는 게 특장점으로 평가된다. 이 프로에 따르면 현재 47개 기관이 범정부 AI 공통기반 서비스 이용을 신청한 상태다. 삼성SDS는 개발 지식이 없는 현업 공무원도 UI와 프롬프트를 이용해 에이전트를 만들고 IT에 익숙한 사용자는 드래그앤드롭 방식으로 업무 흐름을 구성할 수 있도록 지원하고 있다. 실제 행정 업무에 적용해 처리 시간을 줄인 사례도 발표됐다. 대표적으로는 국무총리비서실의 'AI 민원 서포터'가 꼽힌다. 기존에는 담당자가 민원 내용을 읽고 쟁점과 담당 부처를 직접 판단하면서 한 건을 분류하는 데 20~30분이 걸렸지만 AI 에이전트 적용 이후 15초~1분 수준으로 단축됐다. 현재 중앙부처와 지방자치단체, 교육청 등에서도 이를 활용해 민원 업무 개선을 추진 중이다. 이 프로는 "기존에는 사람이 민원을 읽고 판단·분류하는 전 과정을 맡았다면 이제는 에이전트가 이를 수행하고 사람은 마지막 결과를 검토하는 방식으로 업무 프로세스 자체가 바뀐 것"이라고 강조했다. 또 법제처에선 'AI 법령 비서'를 구축했다. 법령과 행정규칙 약 24만 건을 비롯해 대법원 판례, 시·도 자치법규 등을 지식화해 공무원이 업무 중 법령에 관해 질문하면 관련 정보를 찾아 답변하는 방식이다. 정부24에도 자연어 질의를 통해 국민이 필요한 민원 서비스를 찾도록 지원하는 AI 서비스에 범정부 AI 공통기반이 활용됐다. 삼성SDS는 범정부 AI 공통기반을 이용하기 어려운 기관을 대상으로 별도 구축형 사업도 병행 중이다. 기관 자체 인터넷데이터센터(IDC)의 온프레미스 인프라에 패브릭스를 설치하고 내부 문서·데이터와 연계하는 구조다. 외부 반출이 어려운 데이터를 자체 인프라 안에서 처리하면서 기관 특화 AI 에이전트를 구축할 수 있도록 지원한다. 최근 삼성SDS가 한국철도공사와 진행한 기상특보 에이전트 개념검증(PoC)에선 사람이 약 30분 동안 수행하던 특보 전파 업무를 약 3분으로 줄였다. 특히 현업 직원들이 직접 관련 문서를 모아 지식화하고 프롬프트를 작성해 에이전트를 설계했다. 삼성SDS는 향후 공공기관에서 AI 에이전트가 늘어날 것을 대비해 이를 통합 관리하는 거버넌스 기능도 지속 강화할 계획이다. 개인이 만든 에이전트와 지식을 기관 전체가 공유·재사용하는 AI 마켓플레이스와 기관 내 여러 AI 서비스를 한곳에서 이용·관리할 수 있는 AI 워크스페이스 등을 차기 핵심 기술로 제시했다. 이 프로는 "기관 현업 담당자들이 본질적으로 고민해야 할 것은 어떤 업무를 AI 네이티브 방식으로 재설계할 것인가라는 질문"이라며 "IT와 관련된 각종 기술적인 문제는 패브릭스를 통해 해결할 수 있도록 지속 지원할 것"이라고 말했다.

2026.09.08 16:08한정호 기자

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