23일 서울 강남구 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 열린 ‘AWS AI 웨이브 2026’의 오픈AI 세션에서는 AI 에이전트의 진화와 기업 업무 적용 방안이 소개됐다.
김정원 오픈AI 파트너 AI 디벨롭먼트 엔지니어는 AI가 여러 도구를 활용하고 역할을 분담해 복잡한 작업을 수행하는 방향으로 발전하고 있다고 설명했다. 박규태 아마존웹서비스(AWS) AI 스페셜리스트 솔루션즈 아키텍트는 기업이 에이전트를 개발·운영하는 데 필요한 부담을 줄일 수 있는 AWS의 관리형 서비스를 제시했다.
김정원 오픈AI 파트너 AI 디벨롭먼트 엔지니어가 23일 서울 강남구 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 열린 ‘AWS AI 웨이브 2026’에서 발표를 하고 있다(사진=윤정훈 기자)
김 엔지니어는 AI 발전 과정을 대화형 챗봇에서 추론형 모델, 자율적으로 작업을 수행하는 에이전트로 이어지는 흐름으로 설명했다. AI가 질문에 답하는 수준을 넘어 복잡한 도구를 활용하고, 여러 단계로 이뤄진 업무를 처리할 수 있게 됐다는 것이다.
핵심은 AI 모델 자체의 성능뿐 아니라 모델이 실제 업무를 수행하도록 돕는 실행 환경이다. 이른바 ‘하네스(Harness)’는 AI 모델에 도구와 메모리, 작업 절차, 검증 기능 등을 연결해 업무를 수행할 수 있도록 하는 체계를 뜻한다. 모델이 똑똑해지는 것만으로는 부족하고, 실제 업무에 필요한 정보와 도구를 활용해 결과물을 완성할 수 있어야 한다는 설명이다.
(사진=윤정훈 기자)
이날 소개한 제조업 출하 검사 시나리오에서는 중심 역할을 하는 에이전트가 로그 분석과 시각 정보 검증 등을 담당하는 하위 에이전트에 작업을 나눠 맡기는 방식이 제시됐다. 각 에이전트가 분석한 결과를 취합하고 검토해 최종 보고서를 완성하는 구조다. 사람이 모든 작업을 직접 수행하거나 하나의 AI에 모든 과정을 맡기는 대신, 업무를 세분화해 AI끼리 협업하도록 하는 방식이다.
박규태 아마존웹서비스(AWS) AI 스페셜리스트 솔루션즈 아키텍트가 23일 서울 강남구 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 열린 ‘AWS AI 웨이브 2026’에서 발표를 하고 있다(사진=윤정훈 기자)
박 아키텍트는 에이전트를 기업 현장에 도입할 때 개발과 운영 부담이 걸림돌이 될 수 있다고 지적했다. 에이전트가 작업을 이어가는 과정에서 필요한 정보와 실행 상태를 관리해야 하고, 기업 내부 시스템과 연결하는 동시에 보안과 접근 권한도 통제해야 하기 때문이다.
이에 AWS는 기업이 관련 기능을 처음부터 직접 개발하기보다 관리형 서비스를 활용해 구축 부담을 줄이는 방안을 제시했다. AWS 베드락의 관리형 에이전트 등을 활용하면 에이전트의 실행 환경을 직접 구축하고 운영하는 데 드는 부담을 낮출 수 있다는 설명이다.
AI가 만든 결과물의 품질을 확인하는 과정도 중요하다. 명확한 목표와 평가 기준, 작업 완료 조건을 설정하고 AI가 결과물을 평가한 뒤 부족한 부분을 보완하도록 해야 한다. 발표에서는 코덱스 하네스를 활용해 평가와 수정, 재검증을 거치는 작업 방식도 소개됐다. 다만 AI가 빠르게 결과물을 내놓더라도 업무에 실제로 활용하려면 정확성과 품질을 별도로 검증해야 한다.
(사진=윤정훈 기자)
기업 데이터와 도구를 안전하게 연결하는 것도 중요하다. AWS는 에이전트가 고객의 AWS 계정 내 실행 환경에서 작동하고, 필요한 도구와 데이터를 활용할 수 있도록 지원한다.
박 아키텍트는 삼성 계정의 SRE(사이트 신뢰성 엔지니어링) 팀이 에이전트코어를 활용해 멀티 에이전트 기반 AI 운영(AIOps) 시스템을 구축한 사례도 소개했다. 삼성 계정은 전 세계 약 21억명의 사용자를 대상으로 삼성 기기와 서비스를 연결하는 통합 인증 서비스다.
박 아키텍트는 “엔진과 일터는 이미 준비돼 있다”며 “시작은 여러분들 업무 하나면 충분하다. 내년 목표에 그 업무 하나를 꼭 적어보시기 바란다”고 말했다.
