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[IT뉴스]"만드는 것보다 운영이 핵심"…AWS가 제시한 AI 전환의 열쇠 '에이전트 옵스'
온카뱅크관리자
조회:
11
2026-03-31 18:07:33
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">하네스 엔지니어링·시맨틱 레이어 등 4대 전략 제시</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="2jzyTSiPCy"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="1d245fa5fd6daa5c0b1726c9c1293aaf34ea14431b861b969050053c9aa663a4" dmcf-pid="VAqWyvnQhT" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202603/31/552796-pzfp7fF/20260331180238854cxkh.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="90kQP8XSTW" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202603/31/552796-pzfp7fF/20260331180238854cxkh.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="bedf44ed9584dc60aa164ddabbb9c67da939a24cabd6b74f975edb3d3456b705" dmcf-pid="fcBYWTLxhv" dmcf-ptype="general">[디지털데일리 이안나기자] 기업들이 AI 에이전트를 도입하면서 새로운 고민이 생겨나고 있다. 에이전트 하나를 만드는 것보다 여러 에이전트를 안전하고 일관되게 운영하는 체계를 갖추는 일이 훨씬 어렵다는 것이다. 아마존웹서비스(AWS)는 이 문제 해법으로 ‘에이전트 옵스(Agent Ops)’를 제시했다.</p> <p contents-hash="229a9955149070306f48cb262d1b2dd3f6014cce90edceebcbb568032ae75eea" dmcf-pid="4kbGYyoMWS" dmcf-ptype="general">최영준 AWS 데이터·AI 솔루션아키텍트(SA) 리더는 31일 서울 양재 엘타워에서 열린 베스핀글로벌의 ‘AI 파트너스 데이 2026’에서 ‘에이전트 옵스로 실현하는 기업의 AI 전환’을 주제로 발표했다. 이날 행사는 AI 도입 이후 기업들이 실제로 겪는 운영 복잡성·보안 리스크·비용 상승·확장성 문제, 이른바 ‘AI의 4가지 역설’을 주제로 기획됐다.</p> <p contents-hash="08e271724f2dd0fee0f89971b30058a252161e20d2ec79bdffe2c0852781277f" dmcf-pid="8EKHGWgRCl" dmcf-ptype="general">최 리더는 이 역설을 각각 풀기 위한 기술 전략으로 AI 레디 데이터, 하네스 엔지니어링, 에이전트 옵스, 클라우드 인프라를 제시했다.</p> <p contents-hash="fba924b6ad2bf70ebce67334688136deaab504c73ee599ccd238e84e24feb5b4" dmcf-pid="6D9XHYaeTh" dmcf-ptype="general">데이터 신뢰 문제 해법으로는 시맨틱 레이어 구성을 강조했다. 최 리더는 벡터 검색만으로는 데이터가 지나치게 단편화된다는 한계를 지적하며 지식 그래프를 통한 관계 정보 제공과 논리적 추론 검증 체계가 함께 갖춰져야 신뢰할 수 있는 AI 레디 데이터가 완성된다고 설명했다. AWS 환경에서는 지식 그래프 서비스인 넵튠, 데이터 카탈로그인 글루, 시맨틱 검색이 가능한 오픈서치 등을 조합해 시맨틱 레이어를 구성할 수 있다는 것이다.</p> <p contents-hash="ad8d02f827deb9391c2de80476e5391ecbfe4ed8092c2522e739865472097414" dmcf-pid="Pw2ZXGNdSC" dmcf-ptype="general">보안 신뢰성 확보를 위한 개념으로는 ‘하네스 엔지니어링’을 제시했다. 하네스는 말을 통제하기 위해 장착하는 고삐에서 따온 개념으로, AI 에이전트가 원하는 방향으로 동작하도록 제약 조건과 피드백 루프를 설계하는 방법론이다. 최 리더는 “에이전트는 말처럼 길들이기 어려운 도구”라며 “신뢰할 수 있는 환경에서 동작하도록 제약 조건과 피드백 루프를 설계하는 것이 핵심”이라고 말했다.</p> <p contents-hash="b34a718ee6910ede53e58fb76e60f374a9dd0767d28c4d33731b620e03cd2584" dmcf-pid="QrV5ZHjJhI" dmcf-ptype="general">특히 AI 코딩 에이전트 사례를 들어 클로드 코드를 아마존 베드록과 연동하면 데이터 프라이버시 보호와 IAM 접근 제어, 전용망 보안을 갖추면서도 사용량 기반 과금으로 비용 효율을 높일 수 있다고 설명했다. 직원별 사용량 차이가 큰 현실에서 일률적인 비용 부과 대신 실제 사용량에 따라 비용을 산정할 수 있다는 점도 장점으로 꼽았다.</p> <p contents-hash="fbf97bb54c986744da04807831b8f1e221dcac3681fdc3eb4b42f0e603f852f3" dmcf-pid="x1N4f2WIvO" dmcf-ptype="general">운영 비용과 확장성 문제에 대해서는 에이전트 옵스 체계 구축을 해법으로 내놓았다. 에이전트 옵스는 인력·프로세스·문화·기술이 유기적으로 결합한 통합 운영 환경이다. 최 리더는 “에이전트를 만드는 것보다 어떻게 책임 있게 운영할 것인지가 에이전트 옵스의 핵심”이라고 강조했다.</p> <p contents-hash="1740766cf5dcdf87e1b04a24bd6fc4e6ed9934c5555c6f5282e164b96ef69af8" dmcf-pid="yL0hCOMVCs" dmcf-ptype="general">에이전트 옵스가 갖춰지면 두 번째 에이전트부터는 첫 번째만큼 시간이 걸리지 않는다. 한번 만든 정책과 툴을 재사용할 수 있고 토큰 비용에 대한 예산 설정도 가능해져 운영 비용을 예측하고 통제할 수 있게 된다는 것이다. 에이전트 옵스 핵심 기둥으로는 거버넌스, 보안, 구축·운영, 평가 네 가지를 제시했다.</p> <p contents-hash="7f54d5facfd8664d7f784c56d7c3720433dffc5b9cf2d47e0634fd2911d8ec09" dmcf-pid="WoplhIRflm" dmcf-ptype="general">실제 구현 사례로는 배달앱 ‘배달의민족’ 운영사 우아한형제들 내부 AI 플랫폼 경험을 소개했다. 우아한형제들은 외부 AI보다 내부 혁신을 우선 과제로 삼아 ‘물어보새’라는 이름의 에이전트 플랫폼을 만들었다. 핵심 과제는 두 가지였다. 비개발직 직원들의 데이터 접근성을 높이는 것과 파편화된 사내 지식을 통합하는 것이다.</p> <p contents-hash="87f2e9733e9acc39cc65b48923116d64d1a0b3854e74c29e4472ec6cc9188d6a" dmcf-pid="YgUSlCe4Tr" dmcf-ptype="general">데이터 검색 에이전트를 통해 1000개 이상 테이블 중 관련 데이터를 자동으로 찾아주고 슬랙으로 질문을 남기면 10분 내에 코드를 생성해 결과를 돌려주는 지원 자동화 에이전트도 구현했다. 최 리더에 따르면 우아한형제들은 AWS와 협업으로 MCP(Model Context Protocol) 기반 실시간 컨텍스트 구성과 멀티 에이전트 협업 체계를 만들어가고 있다.</p> <p contents-hash="f08210a2f3882dabe24ef4c631a9751426bb553bd23ca10c9121e3459b3c853f" dmcf-pid="GauvShd8Ww" dmcf-ptype="general">최 리더는 “AI 도입 초기 결과물이 기대에 못 미치더라도 당연한 과정”이라며 “비즈니스 모델과 사용자 가치에 집중하면서 작게 시작해 빠르게 실험을 반복하는 것이 중요하다”고 말했다. 그러면서 “AI 레디 데이터, 하네스 엔지니어링, 에이전트 옵스를 도입하면 보다 안정적이고 안전한 서비스를 제공할 수 있다”며 “베스핀글로벌과 협력으로 고객사 AI 네이티브 개발 문화를 함께 만들어가겠다”고 덧붙였다.</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 디지털데일리. All rights reserved. 무단 전재 및 재배포 금지.</p>
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