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'인공지능 에이전트'통합검색 결과 입니다. (650건)

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"늘어나는 AI 한곳서 관리"…데이터이쿠, '에이전트 매니지먼트' 출시

데이터이쿠가 기업에서 빠르게 늘어나는 인공지능(AI) 에이전트를 한곳에서 관리할 수 있는 통합 관리 도구를 출시한다. 데이터이쿠는 기업용 AI 에이전트 통합 관리 기능 '에이전트 매니지먼트'를 오는 10월 정식 출시한다고 28일 밝혔다. 에이전트 매니지먼트는 기업이 사용하는 여러 AI 플랫폼을 연결해 각 환경에 구축된 에이전트를 하나의 목록으로 통합하는 도구다. 데이터이쿠뿐 아니라 아마존웹서비스(AWS) '아마존 베드록'과 데이터브릭스 '에이전트'·구글 '버텍스' 등을 지원한다. 사용자는 마이크로소프트 '코파일럿 스튜디오'와 '애저 파운드리'를 비롯해 세일즈포스 '에이전트포스', 스노우플레이크 '코텍스'도 연결할 수 있다. 자체 구축 환경에서는 '오픈텔레메트리'를 지원한다. 이 도구는 통합된 에이전트 구조도 자동으로 파악한다. 각 에이전트가 어떤 도구와 AI 모델을 사용하는지 확인할 수 있어, 관리자는 에이전트의 존재 여부뿐 아니라 실제 작동 방식까지 파악할 수 있다. 에이전트 매니지먼트는 위험도 높은 AI 에이전트는 별도 추적한다. 고객 서비스를 제공하거나 민감한 데이터를 처리하고 실시간 거래를 수행하는 에이전트의 인증 상태와 위험 요소·정기 테스트 결과를 지속 기록한다. 관리자와 감사 담당자·규제기관이 요구하면 관련 근거 자료를 확인할 수 있다. 기존 에이전트 관리 도구가 특정 업체 기술 환경에 집중했다면 에이전트 매니지먼트는 특정 플랫폼에 종속되지 않는 방식으로 설계됐다. 이를 통해 관리되지 않는 에이전트가 무엇인지 확인하고 위험이 집중된 영역과 투입 비용에 상응하는 가치를 내는 에이전트를 파악할 수 있다. 이용자는 일상적인 언어로 질문해 기업 전체의 AI 에이전트 현황을 확인할 수도 있다. 데이터이쿠는 이를 여러 플랫폼 위에서 작동하는 상위 관리 계층으로 제공한다. 데이터이쿠가 통합 관리 기능을 내놓은 배경에는 기업의 AI 에이전트 도입 속도에 비해 관리 체계 구축이 뒤처지고 있다는 판단이 있다. 실제 IBM의 'AI 인 모션' 연구에 따르면 현재 운영 중인 AI 시스템을 빠짐없이 파악하고 최신 상태로 관리하는 조직은 전체의 20% 미만에 그쳤다. 데이터이쿠는 다수 기업에서 AI 에이전트 담당자와 활용 목적뿐 아니라 위험 요소와 비즈니스 성과까지 명확하게 관리되지 않고 있다고 설명했다. 기존 플랫폼 대부분이 자사 환경에서 구축한 에이전트만 확인할 수 있어 여러 플랫폼에 분산된 에이전트를 통합적으로 파악하기 어렵다는 분석이다. 에이전트 매니지먼트는 다음 달 정식 출시된다. 이용 요금은 인스턴스당 연간 기준으로 책정하며 모니터링 비용은 에이전트 단위로 산정한다. 플로리앙 두에토 데이터이쿠 공동 창업자 겸 최고경영자(CEO)는 "에이전트 매니지먼트는 기업 내 실제 운영되고 있는 에이전트 현황을 파악하고 각 에이전트가 창출하는 비즈니스 가치를 확인할 수 있다"고 밝혔다.

2026.09.28 10:54김미정 기자

19개국 600여 명 모여 '과학기술+AI' 논의

과학기술정보통신부는 27일부터 10월 1일까지 닷새간 서울 용산구 드래곤시티호텔에서 제1회 'AI4Sci Korea 2026' 국제학술대회를 개최한다. 실용인공지능학회(AI프렌즈)와 한국과학AI포럼, 광주과학기술원(GIST)이 공동 주최하고, 과기정통부가 후원한다. 19개국 600여 연구자와 산업계 전문가가 참가한다. 국내에서는 한국물리학회, 대한화학회, 생화학분자생물학회, 대한기계학회, 대한전자공학회, 한국BCI학회, 한국원자력학회, 한국기후변화학회, 한국고분자학회, 대한금속-재료학회, 한국바이오디자인학회 등 11개 학술단체가 참여한다. 대주제는 '자율형 연구 에이전트와 인공지능 기반 과학적 발견'이다. 연구 과정을 스스로 계획하고 수행하는 자율형 AI 에이전트 연구와 각 과학 분야에서 인공지능을 융합하는 두 축으로 프로그램을 구성했다. 기조강연은 석차옥 서울대 화학부 교수가 화학·분자과학과 AI의 융합 연구 사례를 공개한다. 또 토마스 자카리아 AMD 수석부사장(전 미국 오크리지국립연구소장)은 자율적 발견의 시대를 주제로 발표하며, 임우형 LG AI연구원 공동원장은 과학기술AI 파운데이션 모델이 열어갈 연구 환경의 변화를 소개한다. 이어 후안 데 파블로(Juan de Pablo) 미국 뉴욕대 교수 등 23명이 키노트 강연을 맡았다. 초청 강연을 포함해 10개국 80여 명의 초청연사가 최신 연구 성과를 발표할 예정이다. 이외에 국가과학AI연구센터(NAIS) 주최로 연구개발 전 과정에 AI 에이전트를 접목하는 AI 해커톤도 열린다. 한편, 과기정통부는 향후 국가과학AI연구센터를 중심으로 산·학·연이 함께 참여하는 융합연구사업도 추진할 예정이다.

2026.09.28 10:00박희범 기자

'AI 멈춤 버튼' 만들면 끝일까…킬 스위치의 한계

인공지능(AI)이 인간의 통제를 벗어나는 상황에 대비해 시스템을 강제로 멈추게 하는 '킬 스위치'를 마련해야 한다는 논의가 미국에서 확산하고 있다. AI 자율성과 실행 범위가 커지면서 버튼 하나로 시스템 전체를 차단하기는 어렵다는 지적도 함께 제기된다. 26일(현지시간) 블룸버그 통신에 따르면 민주당 차기 대선주자로 꼽히는 개빈 뉴섬 캘리포니아 주지사는 이달 프런티어 AI 모델의 비상 종료 기능을 의무화하는 규정 검토를 지시했다. 미 의회에서도 고도화된 AI 시스템의 작동을 중단하거나 제한할 수 있는 기능을 요구하는 법안이 잇따라 발의됐다. 킬 스위치는 AI가 위험한 행동을 보일 때 사람이 시스템을 중단하거나 기능을 제한할 수 있도록 하는 장치다. 위험 수준에 따라 모델의 작동 속도를 낮추거나 특정 기능을 제한한 뒤 완전 종료하는 단계적 대응 방식도 거론된다. 이같은 논의는 AI 모델이 코드를 작성·실행하고 외부 도구와 서비스를 활용하는 등 자율성이 높아진 데 따른 것이다. 오픈AI는 지난 7월 사이버보안 평가에서 일부 모델이 인터넷과 격리하도록 설계된 통제를 우회해 AI 플랫폼 허깅페이스의 시스템에 접근한 사례를 공개하기도 했다. 실제 킬 스위치를 구현하는 과정에서도 한계가 예상된다. 소프트웨어에 종료 장치를 넣더라도 AI가 작업을 완료하기 위해 이를 수정하거나 비활성화할 가능성이 있어서다. 서버를 직접 끄는 방식도 여러 데이터센터와 클라우드에 분산된 AI 시스템 전체를 차단하기는 어렵다. AI 에이전트가 여러 소프트웨어와 클라우드 서비스, 외부 인프라를 넘나들며 작업하는 구조도 변수다. 업계에서는 단일 종료 버튼보다 지속적인 모니터링과 위험 행동 탐지, 단계적인 기능 제한 등 시스템 전반에 여러 보호장치를 구축해야 한다고 입을 모은다. 블룸버그 통신은 "고도화된 AI 모델의 완전한 종료를 보장할 수 있는 간단한 방법은 없다"며 "효과적인 보호장치는 AI 시스템 전반에 걸쳐 구축돼야 하며 지속적인 모니터링과 위험 행동을 포착해 인간의 개입을 유도하는 장치를 포함해야 한다"고 말했다.

2026.09.27 09:59이나연 기자

대답만 하는 AI는 끝…'AI페스타'서 일하는 AI 만난다

질문에 답하고 문서를 요약하는 데 머물렀던 인공지능(AI)이 이제는 사람을 대신해 업무를 계획하고 실행하는 단계로 진화하고 있다. 기업 데이터를 찾아 분석하고 보고서를 작성하는 것은 물론 시스템에 접속해 업무를 처리하고 소프트웨어 개발까지 수행하는 에이전틱 AI의 현재와 미래를 한자리에서 확인할 수 있는 장이 마련된다. 과학기술정보통신부가 주최하고 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA)와 AI페스타 조직위원회가 주관하는 'AI페스타 26'이 다음 달 6일부터 8일까지 서울 코엑스C홀(3층)에서 열린다. 올해 행사에선 AI 산업의 새로운 흐름으로 떠오른 에이전틱 AI를 집중적으로 살펴볼 수 있는 '에이전틱 AI+X 특별관'이 운영된다. 생성형 AI가 사용자의 질문에 답하거나 문서·이미지·코드를 만드는 데 초점을 맞췄다면 에이전틱 AI는 주어진 목표에 따라 필요한 정보를 찾고 업무를 계획한 뒤 여러 시스템과 도구를 활용해 실제 작업까지 수행하는 것이 특징이다. 특별관에는 ▲헥토이노베이션 ▲나라원시스템 ▲달파 ▲원더무브 ▲뉴엔AI ▲데이터사이언스랩 ▲교림소프트 ▲이노에이엑스 ▲씨에스리 ▲인젠트 ▲팝콘사 ▲와이즈넛 ▲코오롱베니트 ▲인핸스 ▲지란지교소프트 ▲NHN ▲유라클 ▲더존비즈온 등 18개 기업이 참여한다. 기업용 업무 자동화부터 데이터 분석과 의사결정, 소프트웨어 개발, 금융·공공 업무까지 AI가 실제 산업에서 어떻게 활용될 수 있는지를 보여준다. 답변 넘어 일 처리로…업무 실행하는 AI 전면에 특별관에서 눈에 띄는 흐름은 AI 역할이 업무 보조에서 직접 실행하는 단계로 넓어지고 있다는 점이다. 원더무브는 기업 안에서 여러 AI 에이전트가 실제 업무를 수행할 수 있도록 지원하는 멀티 AI 에이전트 플랫폼 '클로포드'를 선보인다. 에이전트마다 격리된 실행 공간과 독립 네트워크를 제공해 문서 작성과 시스템 접속, 데이터 분석 등을 수행하도록 지원한다. 인핸스는 기업의 데이터와 업무 맥락을 이해해 의사결정을 실제 실행으로 연결하는 '에이전트OS'를 소개한다. 웹사이트와 기업 시스템을 직접 조작해 업무를 수행하는 컴퓨터 이용 에이전트 'ACT-2'도 함께 선보인다. 와이즈넛은 멀티 에이전트 통합 플랫폼 '와이즈 에이전트 스피어'와 AI 에이전트 제작도구 '와이즈 에이전트 랩스', 에이전트 특화 LLM 등을 공개한다. 코오롱베니트는 여러 AI 에이전트와 기업용 애플리케이션을 연결해 업무 프로세스를 자동화하는 'IBM 왓슨x 오케스트레이트' 등을 전시한다. 나라원시스템은 생성형 AI와 검색증강생성(RAG)을 결합하고 다양한 LLM을 연결할 수 있는 업무용 통합 AI 솔루션 'AI프로'를 소개한다. 씨에스리는 AI 기반 데이터 분석·업무 자동화 솔루션 '빅재미(BigZami)'와 AI 에이전트 설계·테스트·운영을 지원하는 AI 에이전트 플랫폼 등을 선보인다. 인젠트는 문서를 중앙에서 관리하고 RAG를 활용해 문서 검색·요약 등을 지원하는 '인젠트 EDM'을 전시한다. 헥토이노베이션은 디지털자산 지갑 개발 API '옥텟(Octet)'과 기존 앱에 적용할 수 있는 기업용 인앱 월렛 '오하이월렛'을 소개한다. 보고서 작성부터 SW 개발까지…산업 현장 파고드는 AI 데이터 분석과 의사결정 영역에서도 AI 활용 사례를 확인할 수 있다. 달파는 인간 행동을 예측해 여론 확산과 소비자 수요, 정책 효과 등 미래 상황을 시뮬레이션하는 '코브라 에이전트'를 선보인다. 기업의 업무 방식을 학습해 머신러닝 파이프라인을 설계하고 실행·평가·개선하는 업무형 에이전트도 제공한다. 데이터사이언스랩은 자연어 대화만으로 데이터를 분석하고 시각화 차트와 요약이 담긴 보고서까지 만드는 멀티에이전트 분석 플랫폼 '클론'을 공개한다. AI 에이전트가 외부 데이터베이스와 업무 도구를 안전하게 호출하도록 지원하는 MCP 기반 보안 플랫폼 '시큐어MCP'도 전시한다. 뉴엔AI는 소셜 데이터를 분석하는 구독형 AI 빅데이터 분석 플랫폼 '퀘타아이(Quettai)'와 소셜·이커머스 데이터를 함께 분석해 뷰티 시장의 트렌드와 소비자 반응을 살펴볼 수 있는 '뷰센스'를 선보인다. AI가 전문적인 개발 업무를 수행하는 모습도 볼 수 있다. 모빌리티 소프트웨어 기업 팝콘사는 AI 에이전트가 자동차 소프트웨어 개발 과정의 설계·구현·검증 산출물을 자동 생성하는 '파비스(PARVIS)'와 오토사(AUTOSAR) 표준 사양을 분석해 설계와 코드를 생성하는 오토사 AI 에이전트 등을 소개한다. 유라클은 기업 맞춤형 소형거대언어모델(sLLM)과 RAG를 결합한 통합 AI 플랫폼 '아테나'와 AI 인프라 운영·개발 코드 자동화를 지원하는 '오르다(AURDA)', 코드 어시스턴트 등을 전시한다. 금융·공공·돌봄까지…산업별 AI 활용 확대 기업의 일상적인 업무와 공공·산업 현장에 AI를 접목한 솔루션도 전시된다. 지란지교소프트는 사내 문서를 탐색·조합해 출처와 함께 답변하고 부서별 업무 에이전트를 구성할 수 있는 '오피스에이전트'를 선보인다. 더존비즈온은 기업별 데이터를 AI가 학습해 업무에 필요한 정보를 제공하는 '원 AI'를 소개한다. 이노에이엑스는 비즈니스 룰을 기반으로 기업의 의사결정을 자동화하는 '이노룰스'를 비롯해 보험금 지급을 자동화하는 '이노클레임', 질병 심사를 지원하는 '이노무스' 등을 전시한다. AI로 문서 데이터를 추출하는 '이노싱크AI'도 선보일 예정이다. 교림소프트는 AI를 활용해 폐기물을 인식·분류하고 지역별 법령과 배출 기준을 연계하는 폐기물 처리 플랫폼을 소개한다. 배출 안내부터 신고·결제·수거까지 연결하는 방식으로 서울시 등 지자체 실증을 기반으로 공공시장 확대를 추진 중이다. NHN은 AI와 사물인터넷(IoT) 장비를 결합해 어르신의 일상을 살피는 'AI스마트홈' 사업을 선보인다. AI 스피커와 IoT 센서 등을 활용해 안부 확인과 건강 체크, 정서 교감 등을 지원하는 서비스로 경기·전남 400가구에서 실증을 진행하고 있다. 212개 기업 한자리에…AI 기술 넘어 실제 사업으로 에이전틱 AI+X 특별관은 올해 AI페스타가 지향하는 변화와도 맞닿아 있다. 올해 AI페스타 26은 'AI, 현실이 되다. 모두의 AI'를 주제로 모델 성능 자체보다 AI가 기업과 산업 현장에서 어떤 문제를 해결하고 실제 업무를 어떻게 바꾸는지를 보여주는 데 초점을 맞췄다. 전시장 구성도 지난해 4개 대분류에서 올해 9개 테마 특별관으로 세분화했다. 에이전틱 AI+X를 비롯해 피지컬 AI·로봇, AI 반도체, AI 인프라, 국방 AI, 보안·양자 등 분야별 기술과 서비스를 살펴볼 수 있다. 올해 행사에는 212개 기업이 501개 부스를 꾸린다. 구글 딥마인드와 아마존웹서비스(AWS), 앤트로픽, 오픈AI, 퍼플렉시티 등 글로벌 AI 기업 관계자들이 참여하는 컨퍼런스도 열린다. AI 기술을 가진 공급기업과 도입을 원하는 수요기업을 연결하는 비즈니스 상담과 투자자 네트워킹 등 사업화 프로그램도 진행된다. AI페스타 26은 AI가 단순히 사람의 질문에 더 잘 답하는 기술을 넘어 기업의 업무와 의사결정, 개발과 운영을 직접 수행하는 단계로 이동하는 모습을 보여줄 전망이다. 특히 에이전틱 AI+X 특별관에선 AI 에이전트가 실제 기업에서 어떤 일을 맡을 수 있는지뿐 아니라 데이터 분석과 공공·돌봄, 산업별 AI가 현장에서 어떻게 활용되는지도 직접 확인할 수 있다.

2026.09.27 08:58한정호 기자

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

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