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[IT뉴스]“AI 메모리 사용 줄여라”… 터보퀀트·리벳 ‘에이전트OS’ 주목

온카뱅크관리자

2026-04-06 06:07:31

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">메모리 최적화 기술 경쟁 본격화</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="FwxqYWgRzv">
          <p contents-hash="f1f31b761645162962c97cc78ab39d661230d4af37270ab22a7beff85b5769b1" dmcf-pid="3rMBGYae3S" dmcf-ptype="general">인공지능 에이전트(AI Agents)가 개발·운영·사무 등 실제 서비스에 적용되기 시작하면서, 이를 얼마나 효율적으로 운영할 수 있는지가 새 과제로 떠오르고 있다. AI 모델 성능 경쟁이 심화되는 가운데 AI 에이전트를 대규모로 지속 실행하는 환경에서는 GPU는 물론 메모리까지 포함한 자원 사용량이 비용에 직접적인 영향을 미치기 때문이다.</p>
          <p contents-hash="fc0f188728f0a23ec0979ec53f162e44abd1e98d61dd88bc079159563fdab474" dmcf-pid="0mRbHGNd7l" dmcf-ptype="general">AI 에이전트는 단일 질의응답을 넘어 계획 수립, 도구 호출, 중간 상태 저장 등을 반복 수행한다. 이 과정에서 컨텍스트(context)와 캐시(cache) 데이터가 누적되며 메모리 사용량이 특히 빠르게 증가한다. 특히 여러 AI 에이전트를 동시에 운영하는 서비스 환경에서는 동일한 인프라에서도 처리 가능한 작업량이 메모리 효율에 따라 크게 달라진다.</p>
          <div contents-hash="7bfc51d03fc4a2a6c3e5812efc2a87b0783606680ae2674849487ed69c13f0c3" dmcf-pid="pseKXHjJ7h" dmcf-ptype="general">
           이 같은 문제를 두고 최근 서로 다른 계층(layer)에서 해결책 탐색이 이뤄지고 있다. 대표적으로 모델 자체를 경량화하는 기술과, 에이전트 실행 구조를 재설계하는 방식 등을 들 수 있다.
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="0400a9a6c9d184daa9edd6583e847b5611a4d612619229156e4379b95c807097" data-idxno="440238" data-type="photo" dmcf-pid="UOd9ZXAi0C" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="구글의 터보퀀트 관련 소개 글 / 구글 리서치 블로그 갈무리" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/06/552810-SDi8XcZ/20260406060011677cyyd.jpg" data-org-width="1280" dmcf-mid="1LZILn717y" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/06/552810-SDi8XcZ/20260406060011677cyyd.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            구글의 터보퀀트 관련 소개 글 / 구글 리서치 블로그 갈무리
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="e9e4c1e0a63e17dae8d05fcefb3e5a5b6e2b89d48a1693fc3e5090c0571fcc50" dmcf-pid="uIJ25ZcnUI" dmcf-ptype="general">최근 구글 리서치가 지난 3월 공개해 전 세계적 관심을 받은 '터보퀀트(TurboQuant)'는 전자에 해당한다. 대규모 언어모델(LLM)의 추론 과정에서 사용되는 'KV 캐시(Key-Value Cache)'를 초저비트로 압축해 메모리 사용량을 줄이는 기술이다. KV 캐시는 모델이 이전 컨텍스트를 유지하기 위해 사용하는 핵심 영역으로, AI 에이전트 환경에서는 사용량이 급격히 증가하는 요소로 꼽힌다. 터보퀀트는 이 영역을 압축하면서도 성능 저하를 최소화하는 데 초점을 맞췄다.</p>
          <p contents-hash="ef660b98d9fed1edf1f8c2e999f815689075eff031bff09035787bc90e0de0e3" dmcf-pid="7DQzWyoMzO" dmcf-ptype="general">해당 연구에는 KAIST 한인수 교수가 공동 연구자로 참여해 국내에서도 관심을 모았다. 한 교수는 터보퀀트의 기반이 된 양자화 기술 개발에 기여하며, 모델의 메모리 병목을 줄이는 알고리즘 설계에 참여했다. 글로벌 연구 조직과 국내 연구진이 함께 핵심 인프라 문제를 다루고 있다는 점에서 의미가 있다는 평가다.</p>
          <p contents-hash="f76f69fce696174458ced93ee3572baa58bf7b172a3fb9d36ba895faf9dc0c8d" dmcf-pid="zwxqYWgRzs" dmcf-ptype="general">에이전트 실행 구조를 개선해 메모리 효율을 높이려는 시도도 이어지고 있다. 오픈소스 개발자 그룹 '리벳(Rivet)'이 최근 공개한 오픈소스 프로젝트 '에이전트OS(agentOS)'는 리벳이 제공하는 '액터(actor)' 기반 실행 모델 위에서 AI 에이전트를 운영할 수 있도록 한 전용 실행 환경이다.</p>
          <p contents-hash="668bf6d8f9e3971737e99b5f5a2d39afd152a3530f1e2334f1f66d47005fa86c" dmcf-pid="qrMBGYaeUm" dmcf-ptype="general">액터는 상태를 유지한 채 작업을 장기간 실행할 수 있도록 설계된 가벼운 프로세스 단위다. 에이전트OS는 이 액터 위에서 에이전트를 띄우고 관리하는 역할을 맡는다. 각 에이전트는 액터 단위로 실행되며, 액터의 상태를 유지한 채 필요할 때만 깨워 쓰는 방식으로 전체 자원 점유를 조정할 수 있도록 한 것이 핵심이다.</p>
          <div contents-hash="85cb8d821610aaa1f93f4236058555c955e0ed943acaf30019af8c8ffd71c692" dmcf-pid="BmRbHGNd7r" dmcf-ptype="general">
           리벳의 에이전트OS는 기존 가상 서버나 컨테이너 기반 실행 환경보다 더 작은 단위로 작업을 나누고, 필요 시에만 자원을 사용하는 데 초점을 맞췄다. 자바스크립트 엔진의 '아이솔레이트(isolate)'와 '웹어셈블리(WebAssembly)' 기반의 실행 환경을 활용하는데, '아이솔레이트'는 하나의 프로세스 안에서 서로 간섭하지 않도록 코드를 격리해 실행하는 작은 실행 단위를 뜻한다. '웹어셈블리'는 다양한 환경에서 코드를 비교적 가볍고 이식성 있게 실행하도록 돕는 기술이다. 도커 컨테이너처럼 무거운 단위를 통째로 띄우기보다는, 이들 기술을 활용해 더 잘게 쪼갠 가벼운 실행 환경을 만들고 에이전트를 많이 띄우려는 설계다. 즉 실행 오버헤드(간접·추가 자원)를 줄여 여러 에이전트를 동시에 운영하는 환경에서 효율성을 높이려는 접근이다.
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="8b037a74d9ac511d0378349a2927882e6197689fd632fefca289b093c5cb05a6" data-idxno="440239" data-type="photo" dmcf-pid="bseKXHjJzw" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="리벳(Rivet)의 '에이전트OS(agentOS)' 소개 페이지 / rivet.dev/agent-os 갈무리" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/06/552810-SDi8XcZ/20260406060013024uczl.jpg" data-org-width="1197" dmcf-mid="tAsoV2WI0T" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/06/552810-SDi8XcZ/20260406060013024uczl.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            리벳(Rivet)의 '에이전트OS(agentOS)' 소개 페이지 / rivet.dev/agent-os 갈무리
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="cbfe743816df3850b7ea2162918fa44e9a06c7fcccb71f506a63a4d9e8a64cf0" dmcf-pid="KOd9ZXAiuD" dmcf-ptype="general">리벳이 공개한 에이전트OS는 공개한 지 며칠 안 된 베타 단계지만, AI 에이전트 인프라를 실험하는 개발자·플랫폼 엔지니어들 사이에서는 "컨테이너보다 가벼운 에이전트 실행 레이어"로 주목받으며 존재감을 키우고 있다. 리벳 측은 에이전트OS가 프로세스 내부에서 동작하는 경량 실행 환경으로, 콜드스타트(최초 기동) 시간이 수 밀리초(ms) 수준에 불과하며 기존 샌드박스·컨테이너 방식 대비 실행 비용을 크게 줄일 수 있다고 설명한다. 또한 쿠버네티스(Kubernetes), 아마존 ECS, 구글 클라우드 런 등 기존 인프라 위에 에이전트OS를 얹어 쓸 수 있다고 강조한다. 기존 환경을 전면 교체하지 않고도 에이전트 전용 실행 구조를 시험해 볼 수 있다는 점에서, 확장성과 비용에 민감한 기업들 사이에선 '한 번 검토해볼 후보'로 부상하는 분위기다.</p>
          <p contents-hash="401bb1fca36bc5d3f7f83dc253ec57c55605c161e222d4e87a891887d3b1d7c2" dmcf-pid="9IJ25Zcn0E" dmcf-ptype="general">터보퀀트와 리벳 '에이전트OS' 두 기술은 메모리 효율화라는 동일 문제를 다루지만 접근 방식은 다르다. 터보퀀트가 모델 내부 데이터를 압축해 메모리 요구량 자체를 낮추는 보다 근본적인 기술이라면, 리벳이 공개한 에이전트OS는 실행 과정에서 메모리 자원 사용을 조정하는 실행 구조적 해법이다. 공통점은 성능 경쟁과는 별도로 AI를 더 적은 자원으로 운영하려는 흐름에서 등장한 기술들이라는 데 있다.</p>
          <p contents-hash="a2e132288ec6700db79ec9d489f1eacd41834bdcd4159ba541cdbd51e2af6c58" dmcf-pid="2CiV15kL7k" dmcf-ptype="general">업계에서는 이 같은 시도가 앞으로 더 늘어날 것으로 보고 있다. 에이전트 기반 시스템은 동시에 여러 작업을 수행하는 경우가 많아, 메모리 효율이 확보되지 않으면 원활한 확장 자체가 어렵기 때문이다. 단순히 AI 모델 성능을 높이는 것을 넘어, AI 에이전트를 얼마나 효율적으로 운영할 수 있는지가 기업의 인공지능 전환(AX) 확산을 앞당기는 중요한 요소가 될 것으로 전망된다.</p>
          <p contents-hash="89c48bb2c3e02bb2250116cef54e989d47731c2bdb2c1e9e2947aab554130d5f" dmcf-pid="Vhnft1Eozc" dmcf-ptype="general">한 IT 업계 관계자는 "앞으로 AI 도입이 늘어날수록 예산 문제로 추가 도입을 추진하지 못하거나, 예상치 못한 사용 요금과 빠르게 소진되는 토큰·크레딧 등의 문제를 호소하는 기업·기관들이 늘어날 것으로 예상한다"며 "GPU나 메모리 사용량을 줄이거나 관리하는 기술은 AI 모델 성능 발전과는 별도의 축에서 계속 중요하게 다뤄지며 발전할 것"이라고 말했다.</p>
          <p contents-hash="398ce920cbb19b0f133bc72c4d0b226aae38869e5a4479c46bb318ba3a8f76c8" dmcf-pid="flL4FtDgUA" dmcf-ptype="general">정종길 기자</p>
          <p contents-hash="d9af7f7ada8ebeb9fcdf3ed333e546e967588b63323a5d78f4b4ddfc94cf4ff9" dmcf-pid="4vg603rNzj" dmcf-ptype="general">jk2@chosunbiz.com</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © IT조선. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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