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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

[현장] 캘블링 MIT 교수 "범용 로봇, 데이터보다 현실 이해·인과 추론 필요"

"범용 로봇은 방대한 데이터 학습만으로 탄생하기 어렵습니다. 로봇이 현실 세계를 이해하고, 행동 결과를 예측할 수 있어야 합니다. 인간 의도를 추론해 스스로 계획할 수 있는 능력도 있어야 합니다. 엔지니어는 로봇에 데이터 학습뿐 아니라 월드 모델과 인과 추론, 계획 능력을 결합한 '추론 중심 구조'를 넣어야 합니다." 레슬리 팩 캘블링 미국 매사추세츠공과대(MIT) 파나소닉 석좌교수는 3일 과학기술정보통신부가 서울 강남 웨스틴 서울 파르나스에서 개최한 '글로벌 AI 프론티어 심포지엄 2026' 기조연설에서 범용 로봇 구현 방안을 이같이 밝혔다. 캘블링 교수는 로봇이 데이터만 많이 학습한다고 범용 지능에 도달할 수 있는 것은 아니라고 지적했다. 엔지니어가 모든 상황을 코드로 짜 넣는 방식도 어렵지만, 아무 구조 없이 데이터에만 맡기는 방식도 한계가 크다는 설명이다. 그가 데이터 중심 접근 한계를 지적한 이유는 로봇이 마주할 현실 세계가 지나치게 복잡하기 때문이다. 범용 로봇이 모든 환경과 예외 상황을 데이터로만 익히려면 필요한 학습량이 급격히 늘어나고, 결국 실제 환경에 바로 적용하기 어려워진다는 것이다. 캘블링 교수는 이 한계를 넘기 위한 대안으로 '합리적 로봇(rational robot)' 접근법을 제시했다. 이는 로봇공학과 컴퓨터과학이 쌓아온 세계 이해 방식에 딥러닝을 결합하는 개념이다. 로봇이 적은 데이터로도 새로운 상황을 해석하고 대응하도록 만들 수 있다. 그는 합리적 로봇 출발점으로 현실 세계를 3차원 공간으로 이해하는 것을 꼽았다. 로봇이 물체가 어디에 있고, 보이지 않는 부분은 어떤 형태일지 파악해야 로봇이 실제 공간에서 물건을 집고 옮기며 작업을 수행할 수 있다는 설명이다. 캘블링 교수는 로봇이 공간을 이해하는 것만으로는 충분하지 않다고 지적했다. 로봇은 자신의 행동이 주변 환경을 어떻게 바꾸는지도 예측해야 한다는 이유에서다. 물체를 집거나 치우거나 옮기는 행동이 다음 상황에 어떤 영향을 주는지 알아야 이후 행동을 계획할 수 있기 때문이다. 캘블링 교수는 이를 위해 로봇 내부에 현재 세계 상태를 표현하는 모델과 행동 결과를 예측하는 모델이 필요하다고 설명했다. 로봇은 이 모델을 바탕으로 목표를 정하고 상황을 해석한 뒤 어떤 순서로 움직일지 계획할 수 있다. 그는 커피 캡슐을 쟁반에 옮기는 사례로 이 차이를 설명했다. 그는 "쟁반 위에 캔이 놓여 있다면, 로봇은 캡슐을 바로 옮기려 하기보다 먼저 캔을 치워야 한다는 사실을 판단해야 한다"며 "이는 단순히 물체를 잘 집는 문제와 다르다"고 말했다. 이어 "로봇이 눈앞의 동작만 수행하는 수준을 넘어 앞으로 벌어질 상황을 따져야 실제 생활 공간에서 쓸 수 있는 범용 로봇에 가까워질 것"이라고 덧붙였다. 캘블링 교수는 로봇이 사람 시연을 학습하는 방식도 단순 모방에 머물러서는 안 된다고 강조했다. 로봇이 사람의 손 움직임이나 이동 경로를 그대로 따라 하면 환경이 조금만 달라져도 같은 작업을 수행하기 어렵기 때문이다. 그는 이 과정에서 대규모언어모델(LLM)이 보조 도구로 쓰일 수 있다고 봤다. LLM이 장면을 설명할 수 있는 여러 후보를 만들면, 로봇이 그중 실제 행동을 가장 잘 설명하는 표현을 골라 인과 행동 모델에 반영하는 식으로 활용 가능해서다. 캘블링 교수는 로봇 학습이 신경망과 경사하강법에만 갇혀서도 안 된다고 설명했다. 기호적 표현을 활용하면 로봇이 행동과 결과 사이의 인과 관계를 더 구조적으로 배울 수 있다고 봤다. 또 범용 로봇 개발에서 모듈화도 중요한 설계 원칙으로 제시했다. 시각을 처리하는 방식과 언어를 이해하는 방식, 물리적 행동을 계획하는 방식은 서로 다르기 때문에 각각의 기능을 나눠 설계하고 다시 결합해야 한다는 설명이다. 캘블링 교수는 "엔지니어가 완벽한 프로그램을 작성하는 것만으로는 충분하지 않고 구조 없는 학습만으로도 지능형 로봇에 도달하기 어렵다"며 "로봇공학과 컴퓨터과학에서 이해한 내용과 딥러닝에서 배운 내용을 결합해야 한다"고 밝혔다.

2026.07.03 12:05김미정 기자

PFCT, AI 리스크 관리 솔루션 '에어팩' 핵심 기술 특허 등록

인공지능(AI) 기술 금융서비스를 제공하는 피에프씨테크놀로지스(PFCT)는 AI 리스크 관리 솔루션 패키지 '에어팩(AIRPACK)'의 핵심 기술이 특허청에 정식 등록됐다고 3일 밝혔다. 에어팩은 데이터 전 처리부터 전략 수립, 운영 모니터링에 이르기까지 리스크 관리 전 과정에 AI 기술을 적용한 통합 솔루션이다. 이번에 등록된 특허는 '대시보드를 통한 대출 전략 제공 방법 및 장치'다. 온라인 대출비교 서비스가 일반화된 시장에서 금융 상품과 채널 데이터를 통합 분석해 대출 실행 전략을 제시하는 기술이다. 이를 통해 PFCT는 자사의 AI 리스크 관리 시스템 아키텍처와 알고리즘를 공식적으로 보호받게 됐다. 특허 기술은 고도화를 거쳐 ▲금융사 대출 상품별 실적과 목표 대비 성과 ▲채널별 고객 유입 및 취급 근황 ▲신용 등급별 승인 금리·한도·건수 등의 주요 지표를 실시간 대시보드로 시각화해준다. PFCT는 해당 기술이 적용된 솔루션을 고려저축은행을 시작으로 다수의 금융기관들로의 공급할 예정이다. 이수환 PFCT 대표는 “이번 특허 등록은 에어팩의 기술적 차별성과 혁신성을 공식적으로 인정받은 것”이라며 "앞으로도 AI 기반 리스크 관리 시스템을 고도화해 규제 준수와 기술 유연성을 동시에 충족하는 설루션을 제공해 나가겠다”고 밝혔다.

2025.09.03 15:31손희연 기자

"AI 에이전트도 손쉽게"…엔코아, AIX 위한 핵심 솔루션 2종 공개

엔코아(대표 명재호)가 기업의 인공지능(AI) 전환을 가속화하는 전략과 솔루션을 대거 선보인다. 엔코아는 워크플로우 기반 AI 에이전트 개발 플랫폼 '데이터웨어 에이아이 파워드 팩'과 데이터 거버넌스 체계의 핵심인 데이터 표준화를 지원하는 구독형 데이터 모델링 툴을 2025 인공지능 & 빅데이터 쇼에서 공개한다고 10일 밝혔다. 엔코아의 핵심 출품작인 '데이터웨어 에이아이 파워드 팩'은 웹 기반 직관적 개발 환경과 시각적 UI/UX를 바탕으로, 전문가뿐 아니라 비전문가도 손쉽게 AI 에이전트를 개발하고 배포할 수 있도록 설계됐다. 특히 로우코드 및 노코드 기반으로 구현돼 개발 진입 장벽을 낮췄다 엔코아는 해당 솔루션의 실제 적용 사례를 동영상으로 상영하고, 현장 데모 시연도 함께 제공해 참관객들이 직접 기능을 체험할 수 있도록 한다. 이와 함께 다음 달 출시 예정인 구독형 데이터 모델링 툴도 공개된다. 이 툴은 중소기업 및 개인 사용자를 위한 월정액 서비스 방식으로 제공되며, 데이터 모델링 툴의 기본 기능을 저렴한 비용으로 제공해 사용자 접근성을 크게 높일 전망이다. 엔코아 관계자는 "데이터와 AI의 유기적 연계를 통해 고객이 실질적인 비즈니스 가치를 얻을 수 있도록 다양한 전략과 솔루션을 선보이고 있다"며 "AI 시대에 기업이 경쟁력을 확보하기 위해선 고품질의 데이터 확보와 거버넌스 체계 수립이 중요한 만큼 엔코아의 노하우가 기업에 실질적 인사이트를 제공할 수 있을 것"이라고 밝혔다.

2025.06.10 10:05남혁우 기자

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