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"업무와 더 밀접히 연결"…세일즈포스, AI 에이전트 업그레이드

세일즈포스가 조직 내 인공지능(AI) 활용 범위를 넓히기 위해 AI 에이전트를 업그레이드했다. 세일즈포스가 디지털 워크포스 플랫폼 '에이전트포스' 차세대 버전인 '에이전트포스 3'를 내놨다고 26일 밝혔다. 에이전트포스 3 핵심 기능은 '커맨드 센터'다. AI 에이전트 운영 가시성과 제어력 향상을 돕는다. 실시간 모니터링을 기반으로 작동되며 대화 유형과 오류율, 응답속도 등 AI 에이전트 활용 시 주요 지표를 시각화한다. 이를 통해 기업의 AI 활용 현황을 한눈에 보여준다. 이를 통해 조직 내 실시간 AI 에이전트 관리뿐 아니라 잠재적 위험에 선제적으로 대응할 수 있어 AI 에이전트 운영 간 안정성을 높일 수 있다. 에이전트포스 3는 오픈 표준인 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 기반으로 멀티 에이전트·엔터프라이즈 시스템 간 플러그 앤 플레이(Plug-and-Play) 연결을 지원한다. 이를 통해 고객은 복잡한 코딩 작업 없이도 다양한 AI 에이전트를 API와 업무 시스템, 데이터 자산 등과 연결할 수 있다. 상호 작용과 협업이 가능한 에이전트-투-에이전트(A2A) 환경을 구현할 수 있는 셈이다. 현재 MCP 서버는 아마존웹서비스(AWS)와 구글클라우드, IBM, 페이팔, 박스, 스트라이프 등 30개 넘는 파트너가 세일즈포스 공식 AI 에이전트 마켓플레이스인 '에이전트 익스체인지'를 통해 제공되고 있다. 예를 들어 AWS MCP 서버를 활용해 비정형 데이터 분석, 문서 요약, 이미지 인식이 가능하며, 구글 MCP 서버를 통해 지도 기반 서비스·생성형 AI 모델 연동이 가능하다. 세일즈포스는 에이전트포스에 기술 아키텍처까지 고도화했다고 밝혔다. 새롭게 업그레이드된 '아틀라스 아키텍처'는 응답 속도를 기존 대비 50% 이상 개선했으며, 실시간 스트리밍과 웹 검색 기반 데이터 수집·출처 인용 기능을 통해 응답 정확성과 신뢰도를 높였다. 또 다국어 지원 기능으로 프랑스어와 독일어, 스페인어, 일본어, 포르투갈어 등 6개 언어가 새롭게 지원된다. 향후 지원 언어는 30개 이상으로 확대될 예정이다. AI 모델의 성능 저하나 장애 발생 시 자동으로 대체 모델로 전환되는 모델 자동 전환 기능도 새롭게 추가됐다. 에이전트포스 3가 보안·규제가 중요한 산업에서도 유용해질 것이란 평가도 나왔다. 앞서 세일즈포스는 미국 연방 정부의 최고 보안 인증 등급인 'FedRAMP High' 인증을 획득한 바 있다. 이에 공공 부문에서도 안정적으로 AI 서비스를 제공할 수 있게 됐다. 현재 AWS를 기반으로 앤트로픽의 '클로드' 모델을 호스팅하고 있으며, 향후 구글 '제미나이'를 포함한 다양한 모델 지원을 확대할 방침이다. 세일즈포스는 AI 에이전트 도입을 지원하기 위해 '환자 일정 예약' '광고 제안서 생성' '차량 정비' 등 반복적인 업무에 즉시 적용 가능한 200여 개의 '사전 구축형 액션'을 제공한다. 세일즈와 서비스, 인더스트리 클라우드 등 주요 제품군에서는 사용자 기반 요금제를 적용해 상황에 따른 맞춤형 활용이 가능하다. 직원용 AI 에이전트는 무제한 사용이 가능하다. 세일즈포스 애덤 에반스 AI 부문 부사장 겸 총괄 매니저는 "에이전트포스는 AI 에이전트, 데이터, 애플리케이션, 메타데이터 통합을 기반으로 디지털 워크포스 플랫폼을 개발해 왔다"며 "이미 수천 개 기업이 에이전트포스를 통해 에이전틱 AI의 가치를 실현하고 있다"고 강조했다.

2025.06.26 17:29김미정

"실수 안 하는 AI 에이전트, '자동 추론'서 나온다"

[필라델피아(미국)=김미정 기자] "인공지능(AI)은 결과를 생성하고, 자동 추론(Automated reasoning)은 그 결과를 검증합니다. 이 두 기술이 함께 작동할 때 더욱 강력한 보안과 신뢰도를 갖춘 에이전트를 구축할 수 있습니다." 아마존웹서비스(AWS) 네하 룽타 아이덴티티 부문 응용과학 디렉터는 18일까지(현지시간) 미국 필라델피아에서 열린 연례 보안 컨퍼런스 'AWS 리인포스 2025'에서 AI의 설명 가능성과 보안 강화를 위한 방안으로 AI와 자동 추론 결합을 제시했다. 자동 추론은 실수하지 않는 계산기 같은 도구 역할을 한다. 어떤 시스템이나 규칙이 제대로 작동하는지 논리적으로 따지는 데 활용된다. 최종 결과에 대한 과정을 수학적으로 증명하는 식이다. 룽타 디렉터는 AWS에서 자동 추론 기술 개발을 주도해왔다. 이전에는 미국항공우주국(NASA)과 마이크로소프트 리서치에서 소프트웨어 검증·자동화 도구 관련 연구를 수행한 경력이 있다. 그는 AWS에서 '아마존 베드록' 가드레일에 자동 추론 기술을 업계에서 처음 적용한 인물로 알려졌다. 룽타 디렉터는 "사용자 정보가 외부로 나가지 않도록 하려면 프롬프트 입력과 출력 경로가 항상 안전한지 수학적으로 검증해야 한다"며 "여기서 자동 추론은 단순한 확률 계산이 아니라 '절대 유출되지 않는다'는 것을 논리적으로 증명한다"고 설명했다. 이 외에도 그는 신원 및 접근관리(IAM) 솔루션 'IAM 액세스 애널라이저'에도 자동 추론 기술을 적용했다. 자동 추론은 솔루션 내에서 누가 어떤 데이터에 접근할 수 있는지, 왜 접근 가능한지를 명확히 판단하고 통제하는 역할을 한다. 룽타 리렉터는 "현재 IAM은 모든 클라우드 서비스에 사용된다"며 "방대한 접근 요청을 수학적으로 분석하고 검증할 수 있는 건 자동 추론이 답"이라고 강조했다. "AI와 자동 추론 연결 필수…MCP·A2A가 도와" 룽타 디렉터는 AI와 자동 추론 결합이 더 밀접해져야 한다고 주장했다. 그는 "보통 거대언어모델(LLM)은 본질적으로 비결정론적"이라며 "이것이 LLM 강점이지만 대규모 환경에서 제대로 작동하려면 결정론적 도구들과 결합해야 한다"고 밝혔다. 룽타 디렉터는 AI와 자동 추론 결합을 돕는 도구로 '모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)'을 꼽았다. MCP는 AI가 다른 시스템이나 도구와 자유롭게 정보를 주고받을 수 있게 돕는 인터페이스 기술이다. 기존 API보다 유연하게 동작한다는 평을 받고 있다. 이에 AI와 자동 추론 기술 연결을 원활히 지원할 수 있다. 또 그는 '에이전트 투 에이전트(A2A)'도 신뢰도 높은 AI 자동화를 구현할 수 있다고 강조했다. 룽타 디렉터는 "이는 여러 AI가 각자 맡은 역할을 수행하는 식"이라며 "AI가 서로 작업을 요청하는 식으로 협업한다면 더 신뢰도 높은 자동화와 오케스트레이션을 구현할 수 있을 것"이라고 전망했다. 다만 자동 추론 기술이 지금보다 더 발전해야 한다는 점도 언급됐다. 룽타 디렉터는 "자동 추론은 수학적 표현으로 결과를 증명할 때 우수한 능력을 발휘하지만, 모든 문제를 수학으로 표현할 순 없다"며 "이는 우리가 풀어야 할 결정적 과제"라고 설명했다. 이어 "AI와 추론 자동화 결합은 이제 시작"이라며 "이를 통해 강력한 보안과 신뢰도를 갖춘 AI를 구축할 수 있을 것"이라고 덧붙였다.

2025.06.19 17:00김미정

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