몽고DB, ‘아틀라스 에이전트 엔진’ 선봬…신규 스택 없이 AI 에이전트 프로덕션 환경에 구현

몽고DB는 '아틀라스 에이전트 엔진(Atlas Agent Engine)' 출시를 발표했다. '아틀라스 에이전트 엔진'은 프로덕션 AI 에이전트용 통합 실행·메모리·거버넌스 레이어다.

회사 측은 이 제품이 팀의 모듈형 방식 에이전트 프로덕션 배포를 지원한다고 설명했다. 몽고DB는 프로덕션 AI 에이전트 운영에 필요한 실행, 메모리, 거버넌스를 묶은 새 제품을 내놨다.

이 제품은 고객이 기존 모델·프레임워크를 유지할 수 있도록 설계됐다. 고객은 메모리·거버넌스 레이어만 독립 도입할 수 있고, 런타임을 함께 채택할 수도 있다.

검색(Retrieval) 기능은 몽고DB 보이지 AI 기반으로 작동한다. 해당 임베딩·리랭킹모델은 RTEB에서 최상위 성능을 기록했다. RTEB는 학술용 데이터셋이 아닌 실제 기업용 검색 성능을 반영할 목적으로 쓰이는 평가지표다.

아틀라스 에이전트 런타임과 아틀라스 에이전트 메모리는 퍼블릭 프리뷰로 즉시 이용 가능하다. 아틀라스 에이전트 런타임과 아틀라스 에이전트 메모리에는 사용량 기반 요금제가 적용된다. 이 사용량은 기존 아틀라스 약정에서 활용 가능하며, 별도 신규 계약은 불필요하다. 이에 따라 기존 인프라를 그대로 확장 활용할 수 있다.

아마르 악샤트 Paysafe 아키텍처 수석 부사장(SVP)은 결제 네트워크의 이상징후를 조사할 때 분석가들이 여러 시스템의 데이터를 수작업으로 취합해야 하는 경우가 필요하다고 밝혔다. 그는 조사 과정에 시간 압박이 수반되는 사례가 많다고 설명했다. 이어 몽고DB 아틀라스 에이전트 엔진 기반 지능형 에이전트가 문제 발생부터 팀 대응까지의 시간을 단축하고, 분석가들이 핵심 판단에 집중하는 시간을 확대하는 데 도움이 될 것으로 기대했다.

제임스 거버너 RedMonk 공동 창업자는 애플리케이션 개발에서 에이전트 활용 성공의 핵심 요인으로 컨텍스트를 짚었다. 그는 기업들이 자율적 에이전틱 작업을 구현하기 위해 여러 시스템의 정보를 평가·통합·관리하는 데서 어려움을 겪고 있다고 말했다. 이어 몽고DB 아틀라스 에이전트 엔진이 메모리·식별 관리용 단일 플랫폼을 통해 에이전틱 앱 개발 과정에 거버넌스를 내재화하는 것을 목적으로 설계됐다고 설명했다.

아틀라스 에이전트 엔진은 기업이 신뢰해온 파트너 생태계를 기반으로 구축됐다. 이 구조에서 Frontier Labs 파트너는 기업 데이터가 있는 위치에 최적 모델을 직접 제공하고, SI 파트너는 에이전트 배포를 위한 업계 전문지식과 구축 경험을 지원한다.

파블로 스턴-플라자 몽고DB AI 및 신규 제품 부문 최고제품책임자(CPO)는 프로덕션 환경에 배포하는 기업들이 특정 벤더 런타임 채택에 따라 특정 모델·클라우드에 종속되거나, 프레임워크를 직접 조합하면서 거버넌스·메모리를 자체 관리하는 선택 사이에서 강요받아 왔다고 설명했다. 그는 아틀라스 에이전트 엔진 출시로 이런 양자택일이 불필요해졌으며, 기업들이 에이전트를 위한 실시간 컨텍스트와 초기부터 내장된 보안·거버넌스를 확보할 수 있다고 밝혔다. 이어 기업들은 어떤 모델·프레임워크·클라우드든 자유롭게 선택하고 실행할 수 있으며, 고객의 미래 예측을 전제로 요구하는 대신 고객의 어떤 선택에도 완전히 작동하는 솔루션을 구축하는 방향을 지향한다고 말했다.

출처: 테크월드뉴스 · 이광재 기자
원문: https://www.epnc.co.kr/news/articleView.html?idxno=407605

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