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[애플경제 전윤미 기자] 세계 3대 클라우드 공급업체인 AWS, MS 애저, 구글 클라우드는 제각기 차별화된 AI에이전트 기능을 제공하고 있다. AWS의 ‘아마존 베드록’ 플랫폼, 구글의 AI 에이전트 빌더와 에이전트스페이스(AgentSpace), MS 애저 AI 에이전트 등이다.

이들은 각자 조금씩 차이가 있으나, 기존의 컴퓨팅과 모델링을 뛰어넘어 비즈니스 모델과 개발을 자동화하기 위한 다양한 기능과 도구를 제공하고 있다. 이들 3대 클라우드 서비스가 각기 블로그 등을 통해 소개하는 AI에이전트 기술과 제품의 특징을 업체별로 나눠 연재한다. (편집자 주)----------------------------------------------------------------

AWS는 2023년에 ‘Agents on Bedrock’ 플랫폼을 출시하면서 에이전트 기능을 처음 도입했다. 이를 통해 기업이 에이전트를 구축할 수 있도록 했다.

최근의 ‘re:Invent 이벤트 2024’에선 “페이저듀티나 깃랩과 같은 AWS 고객사들이 이를 도입, 사용자가 플랫폼에서 애플리케이션을 개발하고 워크플로를 개선할 수 있도록 하는 새로운 에이전트를 발표했다. 즉, 더욱 향상된 ‘다중 에이전트’(멀티 에이전트, Multi Agent) 기능을 공개한 것이다. AWS CEO인 맷 가먼은 이 행사의 기조연설을 통해 “에이전트를 구축하는 고객이 자동화를 위해 함께 작동하는 수단으로서 이같은 멀티 에이전트 기능을 적극 배포하고 있다”고 밝혔다.

‘수많은 전문 에이전트, 조정, 공유, 라우팅’

AWS는 자사 블로그 ‘MS 테크 커뮤니티’를 통해 “단일 에이전트가 유용할 수도 있지만, 수백 또는 수천 개의 다양한 변수에 대한 재무 분석을 수행하는 등 복잡한 작업에는 전문성을 갖춘 수많은 에이전트가 필요하다”면서 “그러나 그 많은 에이전트를 조정하고, 에이전트 간에 컨텍스트를 공유하고, 다양한 작업을 적절한 에이전트에게 동적으로 라우팅할 수 있는 시스템이 필요하다”면서 ‘베드록’의 유용성을 강조했다.

이를 위한 특수 도구와 생성AI 전문 지식 수단이 곧 ‘베드록’이란 얘기다. AWS의 설명을 요약, 분석하면 이는 일단 에이전트 워크플로를 구축, AI 에이전트를 구축하고 전체 에이전트 생태계를 구축할 수 있다. 각종 업무 단계에 적합한 여러 에이전트와, 워크플로를 관리하는 오케스트레이션 에이전트를 구축하는 기능도 있다.

특히 AWS는 “본사가 에이전트 협업에 중점을 두는 것은 최근 마이크로소프트(Microsoft)가 발표한 ‘다중 에이전트’ 방식과도 질적으로 다르다”고 정면으로 경쟁사인 MS사를 저격해 눈길을 끈다. 특히 “이미 본사는 마이크로서비스에 대한 광범위한 경험을 바탕으로 (베드록을) 구축했다”고 차별화된 성능을 애써 강조하기도 했다.

“MS, 오케스트레이션, 배포 등 문제 많아” 저격하기도

실제로 AWS의 AI 및 데이터 담당 부사장인 스와미 시바수브라마니안은 “본사는 실제 엔지니어링 작업을 기반으로 하는 한 ‘SWE 벤치마크’에서 ‘동급 최고’로 인정받은 ‘Q 개발 에이전트’를 개발한 바 있다”고 기술 분석 사이트 ‘벤처비트’에 밝히기도 했다. 그러면서 “(베트록을 통해) 워크플로를 간소화하고, 공유 상태를 관리하고, 전문 에이전트 간에 작업을 동적으로 할당하는 오케스트레이션 기능을 발휘한다”며 “그로 인해 프로토타입에서 배포로 더 빠르게 이동할 수 있다”고 밝혔다.

사실상 유력한 경쟁사인 마이크로소프트(MS)를 겨냥한 셈이다. 노골적으로 그는 “이러한 기능이 AWS를 MS와 같은 경쟁사와 차별화하는 요소”라고 강조하며 “MS의 에이전트 도구는 소위 광범위한 프레임워크임을 내세우지만, 오케스트레이션 기능이나 배포 성능면에선 하자가 많다”고 서슴없이 흠을 잡기도 했다. 이는 역설적으로 후발 주자인 MS 클라우드와 그 최근의 공격 무기인 AI에이전트를 가장 신경쓰며, 이에 대항한 기술 개발에 주력하고 있다는 뜻도 된다.

AWS가 강조하는 ‘아마존 베드록’의 장점 중 대표적인 것은 ‘다중 에이전트 협업’이다. 이에 따르면 ‘다중 에이전트 협업’을 통해 프로젝트의 특정 단계에 대한 전문 에이전트를 만들고 할당함으로써 한층 정확한 결과를 얻을 수 있다. 즉 “여러 에이전트를 병렬로 작업하도록 오케스트레이션함으로써 작업을 가속화할 수 있다”는 설명이다.

또 베드록에서 전문 에이전트를 빌드할 뿐 아니라, 다른 에이전트를 관리할 수 있도록 감독하거나 오케스트레이트를 하는 에이전트를 만들 수 있다. 이 경우 감독 기능의 에이전트는 작업을 분할하고, 적절한 에이전트에게 라우팅하는 등 조정을 처리한다. 또한 “특정 에이전트에게 작업에 필요한 정보 액세스 권한을 부여하고, 어떤 작업을 병렬로 처리할 수 있는지 결정한다.

“‘무디스’ 등 많은 기업, 베드록으로 성공적 업무”

‘베드록’에선 다른 에이전트가 작업을 완료하면, 오케스트레이터 에이전트가 다시 모든 정보를 모은다. CEO 맷 가먼은 특히 이같은 자사의 멀티 에이전트 기능을 사용한 대표적인 시회로 신용 평가 기관 무디스(Moody's)를 꼽았다. 이 회사는 멀티 에이전트 기능을 통해 위험 분석 워크플로를 성공적으로 수행했다는 얘기다. “거시경제적 추세를 분석하거나, 기업의 위험도를 분석하는 에이전트를 통해 더욱 정확한 리스크 평가 시스템을 구축할 수 있었다”는 설명이다.

이처럼 많은 기업들은 ‘베드록’을 도입, 워크플로를 자동화, 간소화하고 있다. 특히 여러 AI 에이전트를 통합, 협업 기능을 발휘하는게 ‘베드록’의 차별화 포인트다. 특히 최근의 마이크로소프트 애저 클라우드를 비록한 다양한 경쟁사들이 이 분야에서 나름의 성과를 거두고 있어 AWS도 한층 신경을 곤두세우고 있다. 이에 마이크로소프트 역시 ‘코파일럿’ 사용자를 위한 ‘에이전트 라이브러리’를 제공하고 있다. 최근엔 “업계에서 가장 큰 에이전트 생태계 중 하나를 축적했다”는 평가여서, 더욱 AWS를 긴장하게 하고 있다.

심지어 중견기업인 서비스나우(ServiceNow)도 AI 에이전트 제품군을 보유하며, 오케스트레이터 에이전트를 전면에 내세우고 있다. 오픈AI 역시 이른바 ‘Swarm AI 에이전트 프레임워크’를 출시, AI 에이전트 시장 경쟁에 더욱 불을 붙이고 있다.

“경쟁사와 달리, 오케스트레이션 계층을 구축”

이에 대해 AWS는 “그러나 개별 기업으로선 AI 에이전트의 지나친 확산을 제어하고, 양보다는 질을 중시하며 에이전트가 실제로 효율적인 작업을 수행하도록 하는게 중요하다”고 했다. 자사의 ‘베드록’이야말로 가장 유용하고 우수한 제품이란 뜻이다. 특히 “오케스트레이터 에이전트로 구성된 오케스트레이션 계층이야말로, 작업 진행 상황을 모니터링하고 다음 작업을 진행할 에이전트를 효율적으로 작동시킨다”고 ‘베드록’의 오케스트레이터로서의 차별화 기능을 강조하기도 한다.

즉 “AWS는 기업이 원하는 복잡한 ‘멀티 에이전트’ 워크플로가 월활히 작동하도록 하고, 역시 중요한 오케스트레이션 계층을 구축할 수 있도록 하는 것”이라고 강조했다. 이에 비해 “서비스나우나 세일즈포스 등 다른 다른 공급업체들은 그저 고객에게 에이전트에 대한 액세스 권한을 제공해 필요에 맞게 사용자 정의할 수 있도록 하면서, 오케스트레이션을 제공할 뿐”이라고 지적했다. 이들에 비해 ‘베드록’은 오케스트레이션 계층을 수많은 에이전트별로 정확히 구분, 경계와 순서를 설정한다는 측면에서 더욱 우수하다는 얘기다.

AWS는 그런 점에서 “앞으로는 AI 에이전트 ‘확산’을 관리하는 것이야말로 뜨거운 ‘에이전트 경쟁’의 핵심이 될 것”이라고 ‘베드록’의 상대적 우월성을 애써 강조했다.