AI 기술의 확산과 함께, 기업들은 AI 에이전트를 대규모로 도입하고 있으나 이 과정에서 품질 불균형, 무분별한 확산, 통제 부재 등 다양한 문제가 발생하고 있다. 특히 비효율적인 아키텍처가 조직 내에 퍼지면서 운영과 관리에 부담이 커지고 있어, 신뢰할 수 있고 중앙 통제가 가능한 AI 에이전트 관리 플랫폼의 필요성이 급격히 대두되고 있다.

통합 AI 플랫폼 데이터이쿠(Dataiku)가 대규모 AI에이전트의 구축과 운영을 위한 '데이터이쿠 AI 에이전트(AI Agents with Dataiku)'를 출시했다고 밝혔다. 이 플랫폼은 분석과 예측 모델, AI 에이전트로 구동되는 차세대 AI 애플리케이션을 지원하며, 기업들이 AI 에이전트를 대규모로 생성하고 체계적으로 제어할 수 있도록 설계됐다.

데이터이쿠는 자사 고객의 20% 이상이 이미 생성형 AI를 비즈니스와 데이터 워크플로우에 통합하고 있으며, 일부 프로젝트는 고객당 1,000건 이상의 활성 사용 사례를 기록했다고 설명했다.

중앙 집중형 AI 에이전트 관리와 거버넌스

데이터이쿠 AI 에이전트는 비기술 사용자와 개발자 모두를 위한 통합 환경을 제공한다. 노코드 기반 ‘비주얼 에이전트(Visual Agent)’와 풀코드 기반 ‘코드 에이전트(Code Agent)’를 동일 플랫폼에서 지원하며, 생성 방식에 상관없이 일관된 거버넌스를 구현할 수 있다.

관리형 에이전트 툴(Managed Agent Tool), 생성형 AI 레지스트리(GenAI Registry), 위험 모니터링 승인(Sign-off for risk monitoring) 등 다양한 기능이 포함되어 있어, 중앙에서 에이전트 품질과 리스크를 체계적으로 관리할 수 있다.

안전한 오케스트레이션과 지속적인 성능 모니터링

데이터이쿠는 LLM 메시 아키텍처(Dataiku LLM Mesh)를 기반으로 오픈AI, 앤스로픽, 미스트랄 등 주요 상용 모델과 베드록, 애저, 제미나이, 오픈소스 모델까지 통합 관리할 수 있도록 지원한다. 또한, 세이프가드(Safe Guard) 기능을 통해 보안 정책을 유연하게 적용하고, 에이전트 커넥트(Agent Connect) 기능으로 에이전트 접근 제어를 중앙화할 수 있다.

성능 모니터링 기능으로는 트레이스 익스플로러(Trace Explorer)를 통한 디버깅, 퀄리티 가드(Quality Guard)를 통한 평가 및 테스트, 코스트 가드(Cost Guard)를 통한 비용 관리가 포함된다.

데이터이쿠는 스노우플레이크, 데이터브릭스, 마이크로소프트, AWS, 구글 등 주요 클라우드 및 데이터 플랫폼과의 연동을 통해 기업이 보유한 모든 데이터 환경에서 AI 에이전트를 원활히 운영할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 기존 데이터 파이프라인, MLOps, 모델 거버넌스 프로세스와 자연스럽게 연결되며, 중복 작업을 줄이고 ROI 향상에 기여한다. 데이터이쿠는 앞으로도 변화하는 시장 요구에 발맞춰 통합 AI 플랫폼의 기능을 지속적으로 강화해 나갈 계획이다.