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Agentic AI 기술 스택: 2026년 대규모 도입을 위해 기업에 필요한 것
September 11, 2025

소개: 개념에서 배포로 넘어가는 Agentic AI

2026년, Agentic AI는 더 이상 떠오르는 유행어가 아닙니다. 기업들은 정적인 자동화를 넘어 워크플로를 조정하고 자가 복구를 수행하며 실시간으로 의사 결정을 내릴 수 있는 목표 중심의 적응형 시스템으로 전환하기 위해 이를 적극적으로 배포하고 있습니다. 약속은 방대하지만 채택에는 LLM을 연결하는 것 이상의 것이 필요합니다. Agentic AI를 글로벌 기업으로 확장하려면 모델, 조정, 데이터 파이프라인, 테스트, 거버넌스를 통합하는 특별히 설계된 기술 스택이 필요합니다. 이 문서에서는 Agentic AI 스택의 주요 구성 요소를 살펴보고, Uber AI 솔루션이 어떻게 기업의 운영 운영에 도움이 되는 독보적인 위치에 있는지 살펴봅니다.

기업에 Agentic AI를 위한 풀 테크 스택이 필요한 이유

독립적으로 작동하는 기존 AI 모델과 달리 Agentic AI는 다음과 같은 장점이 있습니다.

  • 자율주행: 상담원은 최소한의 감독으로 독립적으로 행동합니다.
  • 조정: 다중 상담원 시스템은 여러 도메인에서 협업해야 합니다.
  • 목표 중심: 투입물뿐만 아니라 산출물도 비즈니스 목표에 부합합니다.
  • 평가: 시스템의 편향성과 안전성, 정확성을 지속적으로 모니터링해야 합니다.

이를 엔터프라이즈 규모로 제공하려면 여러 계층의 기술, 인력, 거버넌스를 통합해야 합니다.

Agentic AI 스택의 핵심 구성 요소

    • 다중 상담원 조정: 목표를 하위 작업과 순서대로 실행으로 세분화합니다.
    • 전달, 워크플로 논리, API와의 통합을 위한 도구입니다.
    • 예시: 상황 변화에 따라 실시간으로 배달 경로를 조정하는 AI 오케스트레이션 시스템.
    • 자율주행 시스템에는 가드레일이 필요합니다.
    • 사람이 주요 결과(예: 재무 위험 평가, 의학적 권고)를 검증합니다.
    • 하이브리드 워크플로는 자율성과 감독을 결합합니다.
    • 다중 모드 주석: 문자, 오디오, 동영상, LiDAR, 레이더
    • 선호도 데이터 수집, 병행 비교, 합의된 라벨링
    • 편향 감지 및 골든 데이터 세트 검증
    • 평가 파이프라인(정확도, 견고성, 편향, SLA 준수)을 모델로 합니다.
    • 레드팀과 적대적 테스트
    • 설명하기 쉽도록 대시보드를 지속적으로 모니터링합니다.
    • 확장성을 위한 클라우드 기반 API 중심 서비스
    • 엔터프라이즈 시스템(ERP, CRM, 데이터 웨어하우스)에 연결할 수 있는 능력
    • 데이터를 안전하게 격리하고 규정을 준수하세요.

Agentic AI에서 고품질 데이터의 역할

Agentic AI의 의사 결정 능력은 학습과 평가를 기반으로 하는 데이터에 달려 있습니다. 기업에는 다음이 필요합니다.

  • 여러 도메인에 걸쳐 정확한 대규모 레이블이 지정된 데이터 세트를 제공합니다.
  • 예외적인 경우에 대한 종합 데이터 및 시뮬레이션.
  • 금융, 의료, 소매와 같은 분야의 도메인 전문성

이러한 기반이 없다면 자율적인 상담원은 엔터프라이즈급 정확도와 신뢰 기준을 충족하지 못합니다.

스택의 경제학: 속도와 비용, 품질

올바른 스택을 구축하면 세 가지 측면에서 성과가 나타납니다.

  • 속도: 출시 시간을 두 자릿수 일에서 두 자릿수 시간으로 단축
  • 비용: 조정, 자동화, 인력 최적화를 통해 절감액(%)을 높일 수 있습니다.
  • 품질: 업계 표준 95%에 비해 정확도가 98% 이상입니다.

Uber AI 솔루션: Agentic AI 스택 제공

Uber AI 솔루션은 기업에 검증된 엔드 투 엔드 스택을 제공합니다.

  • uTask: 편집-검토 루프, 합의 모델, 실시간 모니터링을 관리하는 워크플로 조정 플랫폼입니다.
  • u라벨: 사전 라벨링 확인, 골든 데이터 세트 검증, 합의 모델링 기능을 갖춘 고급 주석 및 선별 도구입니다.
  • 유테스트: 자동화된 QA, 적대적 테스트, 사람의 감독하에 모델 및 애플리케이션 테스트를 수행하세요.
  • 글로벌 긱 인력(880만 명 이상): 30개 이상의 도메인에서 200개 이상의 언어로 실제 데이터를 수집하고 평가합니다.
  • 거버넌스 프레임워크: 대시보드, SLA 추적, 편견 감사 기능이 내장되어 있습니다.

기업이 2026년에 Agentic AI 스택을 도입하기 위한 단계

  • 준비 상태 평가: 단순한 자동화가 아닌 자율성이 필요한 워크플로를 식별합니다.
  • 지도 스택 요건: 조정, 데이터, 거버넌스 계층을 정의합니다.
  • 파일럿으로 시작: 위험은 낮지만 영향력은 높은 워크플로에 상담원을 배치하세요.
  • 책임감 있는 확장: 애노테이터 간 합의, SLA 준수, 공정성 대시보드와 같은 거버넌스 지표로 범위를 확장하세요. 전문가와의 파트너십: Uber AI Solutions와 같은 제공업체를 활용하여 글로벌 규모로 검증된 플랫폼을 신속하게 배포하세요.

결론: 적절한 스택이 필요한 Agentic AI

Agentic AI는 플러그 앤 플레이 방식의 기능이 아닙니다. 기업 규모로 작동하려면 오케스트레이션, 거버넌스, 데이터 파이프라인, 평가 시스템의 기반이 필요합니다.

Uber AI 솔루션은 기술, 인력, 거버넌스를 결합하여 오늘날 이러한 스택을 제공하며, 기업이 Agentic AI를 통해 더 빠르고 저렴하며 우수한 결과를 얻을 수 있도록 지원합니다.

2026년에는 AI를 배포하는 것뿐만 아니라 승자가 될 것이기 때문입니다. 담당자가 올바른 적재량과 함께 책임감 있게 규모를 조정할 것입니다.