인공지능(AI) 기술의 고도화에 따라, 미래 지향적 기업들이 단일화된 AI 모델이나 챗봇 활용을 넘어, 여러 전문 AI 서비스가 실시간으로 협력하고 스스로 적응하며 최적화하는 '멀티 에이전트(다중 에이전트) 시스템' 구축으로 나아가고 있다. 이러한 변화는 개념 증명 단계를 넘어 본격적인 운영 환경으로 확장됨에 따라 새로운 개발 도구, 개방형 표준, 그리고 특정 산업 분야에 최적화된 인프라 구축의 필요성을 야기하고 있다. 업계 선도 기업들은 이러한 흐름에 발맞춰 다음과 같은 전략을 추진 중이다.
1. 상호 운용성, 시스템 구축의 핵심 요건
마이크로소프트 애저(Azure)가 최근 정식 출시한 'AI 파운드리 에이전트 서비스'는 이러한 흐름의 대표적 사례다. 이 서비스는 여러 에이전트가 복잡한 워크플로우를 공동으로 실행할 때 이를 등록, 통합 관리하고 모니터링하는 개방형 표준 프레임워크의 청사진을 제시한다. 추론, 정보 검색, 실행 등 핵심 AI 기능을 모듈화된 에이전트로 분리함으로써, 기업들은 자체 개발한 대규모 언어 모델(LLM)이든 외부 API든 최적의 구성 요소를 전체 통합 관리 계층의 재설계 없이 유연하게 교체 적용할 수 있게 된다.
2. 특정 산업 분야 중심의 에이전트 활용, 신속한 투자수익률(ROI) 달성
특정 산업 분야에 특화된 에이전트는 신속한 투자 수익률을 견인한다. 자동차 연구개발(R&D) 분야에서 도요타(Toyota)는 설계 및 테스트 과정에 AI 에이전트를 통합하여 센서 데이터를 기반으로 엔지니어링 개선안을 자율적으로 제안하고 규정 준수 격차를 예측함으로써 시제품 제작 기간을 대폭 단축하고 있다. 고객 경험 분야에서는 레이트노드(Latenode)와 같은 스타트업이 코딩 없이 사용 가능한 '에이전트 노드'를 제공, 의도 파악, 거래 실행, 감정 분석 에이전트를 저지연 네트워크로 연결하여 예약, 문제 해결, 맞춤형 상품 추천 등 고객 대면 업무를 자동화한다.
3. 데이터 주권 보장형 인프라, 지역별 특수성 반영
중동 걸프 지역에서는 CNTXT AI와 빔(Beam)의 파트너십을 통해 현지 규제를 준수하는 에이전트 호스팅 서비스를 제공한다. 이를 통해 정부 및 기업은 민감한 데이터를 해외로 반출하지 않고도 적응형 AI 어시스턴트의 이점을 누릴 수 있게 되었으며, 이는 데이터 현지화 및 보안이 필수적인 시장에서 매우 중요한 요소로 작용한다.
4. 시범 운영을 넘어 실질적 성과 창출 단계로
최근 조사에 따르면 기업 개발자의 99%가 에이전트 시스템을 구축하거나 검토 중이지만, 실험실 단계를 넘어선 사례는 소수에 불과하다. IBM에 따르면, 자율 서비스들이 목표를 협상하고, 충돌을 해결하며, 자가 복구하는 진정한 의미의 다중 에이전트 협업은 아직 초기 시범 운영 단계에 머물러 있다. 향후 가치 창출의 핵심은 이러한 시스템에 거버넌스, 감사 가능성, 그리고 인간 참여형 감독 및 통제 시스템을 통합하는 데서 비롯될 것이다.
에이전트 기반 AI를 성공적으로 확장하기 위해, 조직은 상호 운용 가능한 통합 관리 시스템에 투자하고, 가치가 높은 특정 산업 분야의 워크플로우를 우선시하며, 초기 단계부터 강력한 보안 및 규정 준수 체계를 구축해야 한다. 이를 통해 단발성 실험을 넘어 지속적으로 학습하고 적응하며 측정 가능한 비즈니스 성과를 창출하는 탄력적인 에이전트 생태계로 전환할 수 있을 것이다.
*개방형 표준 아키텍처가 엔터프라이즈급 에이전트 배포를 가속화하는 방법에 대한 심층 정보는 마이크로소프트의 새로운 AI 파운드리 에이전트 서비스(https://www.infoq.com/news/2025/05/azure-ai-foundry-agents-ga/)에서 확인할 수 있다.
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