AI 에이전트 시장이 빠르게 성장하고 있지만, 확률론적 언어모델(LLM)에 기반한 기존 시스템은 복잡한 도메인 문제에서 여전히 신뢰성 한계를 드러내고 있다. 스탠포드의 2025년 AI 지수 보고서에 따르면, AI 모델은 여전히 복합 논리 문제 해결에서 안정적이지 않아 미션 크리티컬 환경에서의 활용이 어렵다고 지적된다.

서비스 인텔리전스 전문기업 뉴런7.ai(Neuron7.ai)는 미션 크리티컬 서비스 및 지원 환경을 위해 설계된 차세대 AI 에이전트 ‘뉴로(Neuro)’를 발표했다. 뉴로는 결정론적 AI와 자율 추론 기능을 결합한 새로운 아키텍처를 적용해, 기존 생성AI가 가진 ‘환각(hallucination)’ 문제를 근본적으로 해결한다.

뉴로는 뉴런7의 스마트 리졸루션 허브(Smart Resolution Hub)를 기반으로, 검증된 솔루션 데이터베이스와 실시간 추론 엔진을 단일 대화형 인터페이스에 통합한다. 이를 통해 기술자는 검증된 수정 단계를 안내받거나, 자율적으로 수천 개의 리소스를 탐색해 최적의 해결책을 도출할 수 있다. 알려진 문제는 ‘결정론적 가이드 수정’ 방식으로 처리하며, 새로운 복합 시나리오는 ‘자율 추론 모드’로 전환해 해결 경로를 탐색한다.

뉴런7의 니켄 파텔(Niken Patel) CEO는 “서비스 환경에서 정보는 옳거나 그르다. 추측을 허용하는 시스템은 미션 크리티컬 서비스에서 실패할 수밖에 없다”며 “뉴로는 어떤 상황에서 어떤 모드를 사용해야 하는지 스스로 인식하는 아키텍처로 설계됐다”고 말했다.

산업 전반에 적용되는 자율 서비스 인텔리전스

뉴로는 의료, 통신, 제조, IT 서비스 등 복잡한 산업 환경에서 실시간 문제 해결이 가능하다. MRI 스캐너 오류 진단, 네트워크 이상 탐지, 고객 지원 자동화 등 다양한 상황에서 단계별 해결 경로를 제시하며, 세일드포스, 마이크로소프트, 서비스나우, SAP 등 주요 엔터프라이즈 플랫폼과도 즉시 연동된다.

뉴런7은 뉴로를 통해 단순 검색형 AI 비서에서 벗어나 ‘적응형 결정론 서비스 인텔리전스’로 전환을 이끌고 있다. 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)과 에이전트 간 협업(A2A)을 기반으로, 인간 전문가와 AI 간의 폐쇄 루프 피드백 구조를 구축하여 서비스 정확도와 효율을 동시 향상시킨다.

뉴런7의 고객사 트랜스로직(Translogic)은 뉴로 도입 후 문제 해결 시간이 3시간에서 3초로 단축되고, 정확도는 96%에 달했다. 또한 시에나(Ciena)는 46% 더 빠른 해결과 50%의 고객 통화 감소를 달성해 고객 만족도를 14%포인트 향상시켰다.

파텔 CEO는 “시장은 자율 에이전트를 만드는 방법은 배웠지만, 오류가 용납되지 않는 환경에서 ‘정확한’ 에이전트를 만드는 방법은 여전히 과제였다.”며 “뉴로가 그 간극을 메운다.”고 강조했다.

뉴런7은 향후 뉴로를 기반으로 다중 에이전트 오케스트레이션과 안전한 자율 워크플로 실행을 지원하는 플랫폼으로 확장할 계획이다. 이를 통해 서비스 조직이 전문 지식과 AI 효율성을 결합한 신뢰성 높은 자율 인텔리전스를 구현하도록 지원한다.