기업용 복합 AI 시스템의 새로운 청사진: 에이전트와 데이터의 조화로운 오케스트레이션

본 기사는 기업 환경에서 대규모 언어 모델(LLM)을 효과적으로 활용하기 위한 새로운 아키텍처를 제시하는 연구에 대한 보고입니다. '스트림' 기반의 에이전트 및 데이터 조정을 통해 기업의 자체 모델과 데이터를 활용하는 복합 AI 시스템 구축 방안을 제시하고, HR 분야 활용 사례를 통해 그 실현 가능성을 보여줍니다.

최근 대규모 언어 모델(LLM)이 다양한 분야에서 괄목할 만한 성과를 보이며 산업계의 주목을 받고 있습니다. 하지만 기존 애플리케이션 및 인프라와의 통합, 기업 고유 데이터 및 API 활용, 비용 및 품질 관리 등의 과제들이 LLM의 광범위한 도입을 막는 걸림돌이 되고 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 단일 모델 중심의 접근 방식에서 벗어나, 더욱 강력하고 다재다능하며 신뢰할 수 있는 애플리케이션을 위한 복합 AI 시스템으로의 전환이 가속화되고 있습니다.

하지만 지금까지의 연구는 에이전트 워크플로우, 프로그래밍 모델, LLM 기능 확장 등 부분적인 접근에 그치는 경우가 많았습니다. Eser Kandogan 등 6명의 연구진은 이러한 한계를 극복하고자 **기업 애플리케이션을 위한 복합 AI 시스템의 '청사진 아키텍처'**를 제안했습니다. 이 아키텍처의 핵심은 에이전트 간 데이터 및 명령어 흐름을 조정하는 '스트림' 개념입니다.

이들의 연구에서 기업 내부의 기존 모델과 API는 '에이전트 레지스트리'에 등록된 **'에이전트'**로 정의됩니다. '에이전트 레지스트리'는 검색 및 계획 수립을 위한 에이전트 메타데이터 및 학습된 표현을 제공합니다. 에이전트는 다양한 형태의 기업 데이터를 등록하는 **'데이터 레지스트리'**를 통해 기업 고유 데이터를 활용할 수 있습니다. 마지막으로 **데이터 및 작업 '플래너'**는 비용, 정확도, 지연 시간 등의 품질 요구 사항(QoS)을 고려하여 작업과 쿼리를 분해, 매핑, 최적화합니다.

연구진은 HR 분야의 활용 사례를 통해 이 아키텍처의 구현을 보여주었으며, 기업 환경에서의 '에이전트 AI'의 기회와 과제에 대해 논의했습니다. 이 연구는 단순히 기술적인 제안을 넘어, 기업이 자체 데이터와 시스템을 활용하여 LLM의 잠재력을 최대한 발휘할 수 있는 실질적인 청사진을 제시한다는 점에서 큰 의미를 가집니다. 복합 AI 시스템의 발전 방향에 대한 중요한 이정표를 제시한 이 연구는 앞으로 기업의 AI 도입 전략에 큰 영향을 미칠 것으로 예상됩니다. 특히, '스트림' 기반의 에이전트 및 데이터 조정은 향후 AI 시스템 설계에 있어 중요한 패러다임으로 자리매김할 가능성이 높습니다. 하지만 동시에, 에이전트 레지스트리 및 데이터 레지스트리의 관리 및 유지보수, 그리고 다양한 QoS 요구사항을 만족시키는 플래너의 설계는 앞으로 해결해야 할 중요한 과제로 남아있습니다.