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핵심 요약
Agent Bricks는 정확성, 유연성, 보안이라는 세 가지 핵심 기둥을 통해 기업이 리스크 없이 AI 에이전트를 실무에 적용할 수 있게 한다.
배경
많은 기업이 생성형 AI 프로젝트를 시작하지만, 실제 서비스 단계인 Production까지 도달하는 경우는 매우 드물다.
대상 독자
AI 도입을 고민하는 기업 결정권자, MLOps 엔지니어, 데이터 과학자
의미 / 영향
Agent Bricks는 파편화된 AI 개발 프로세스를 통합하여 기업이 실험 단계에서 프로덕션 단계로 넘어가는 시간을 단축시킨다. 특히 데이터브릭스의 통합 거버넌스 체계 내에서 에이전트를 관리함으로써 보안 우려로 인해 지연되던 AI 도입 사업들이 가속화될 것으로 예상된다.
챕터별 상세
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GenAI 프로젝트의 높은 실패율과 원인
현재 생성형 AI 프로젝트의 95%가 프로덕션 단계에 진입하지 못하고 실패한다. 주요 원인은 에이전트의 정확도 부족, 거버넌스 부재, 그리고 기술적 유연성 결여이다. 기존의 엔터프라이즈 AI 에이전트들은 업무를 완수하기에 충분히 정교하지 않거나 안전하지 않다는 한계가 있다.
GenAI 프로젝트가 실험실 수준을 넘어 실제 비즈니스 가치를 창출하려면 신뢰성과 보안이 필수적이다.
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Agent Bricks의 세 가지 핵심 가치
Agent Bricks는 정확성, 유연성, 보안을 중심으로 설계되었다. 정확성 측면에서는 사용자 데이터와 작업에 특화된 맞춤형 벤치마크를 제공하며, 시스템 재구축 없이도 시간이 지남에 따라 성능이 지속적으로 향상된다. 유연성 측면에서는 특정 벤더에 종속되지 않고 기업 데이터를 원하는 어떤 AI 모델과도 안전하게 연결할 수 있다. 보안 측면에서는 모델, 도구, 에이전트 및 기본 데이터 전체에 거버넌스를 내장하여 기밀 정보 유출 위험을 차단한다.
데이터브릭스의 통합 플랫폼 위에서 에이전트를 관리함으로써 데이터 보안과 모델 성능을 동시에 확보할 수 있다.
실무 Takeaway
- 기업용 AI 에이전트 성공을 위해서는 단순한 모델 성능보다 데이터 기반의 맞춤형 정확도 벤치마크 구축이 우선되어야 한다.
- 특정 LLM 모델에 종속되지 않는 아키텍처를 채택함으로써 최신 기술 변화에 유연하게 대응하고 비용을 최적화할 수 있다.
- 에이전트가 사용하는 도구와 데이터 소스 전체에 거버넌스를 적용해야만 실무 배포 시 발생할 수 있는 보안 및 평판 리스크를 방지할 수 있다.
언급된 리소스
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 03. 21.수집 2026. 03. 21.출처 타입 YOUTUBE
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