핵심 요약
에이전트 기반 AI 시스템 도입이 늘고 있으나 전문 인력 부족과 기술의 빠른 변화가 기업의 주요 장애물로 작용하고 있다. Databricks Labs는 이를 해결하기 위해 시각적 UI 기반의 에이전트 오케스트레이션 플랫폼인 Kasal을 출시했다. Kasal은 CrewAI 프레임워크를 기반으로 하며, 사용자가 드래그앤드롭이나 대화형 어시스턴트를 통해 단일 또는 멀티 에이전트 워크플로우를 손쉽게 설계하고 Databricks 환경에 즉시 배포할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 비전문가는 복잡한 코딩 없이 고성능 에이전트를 구축하고, 전문가는 시각적으로 설계한 흐름을 코드로 내보내 세부적인 커스터마이징을 수행할 수 있다.
배경
Databricks Workspace 사용 권한, AI 에이전트 및 CrewAI 프레임워크에 대한 기본 개념, Python 및 Databricks Notebook 활용 능력 (고급 커스터마이징 시)
대상 독자
Databricks 환경에서 AI 에이전트를 구축하려는 데이터 엔지니어, AI 개발자 및 비즈니스 분석가
의미 / 영향
에이전트 구축의 진입 장벽을 낮추어 기업 내 다양한 부서에서 자율적인 AI 워크플로우를 도입하게 할 것이다. 특히 CrewAI와 같은 오픈소스 표준을 따르면서도 엔터프라이즈급 관리 기능을 제공하여 실험에서 운영으로의 전환을 가속화할 것으로 보인다.
섹션별 상세
실무 Takeaway
- 전문 AI 엔지니어가 부족한 조직이라도 Kasal의 시각적 인터페이스를 활용해 복잡한 멀티 에이전트 시스템을 신속하게 프로토타이핑하고 배포할 수 있다.
- 시각적으로 설계된 에이전트 로직을 코드로 내보내어 기존의 CI/CD 파이프라인이나 커스텀 아키텍처에 통합함으로써 개발 유연성과 생산성을 동시에 확보할 수 있다.
- Databricks Marketplace를 통해 원클릭으로 설치하여 별도의 인프라 관리 없이 기업 내부 데이터와 연동된 보안 에이전트 환경을 구축할 수 있다.
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