Capital One이 멀티 에이전트 시스템을 구축하고 배포하는 방법 - Rashmi Shetty 인터뷰

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핵심 요약

복잡한 비즈니스 목표를 달성하기 위해 단일 모델의 한계를 극복하고, 각기 다른 전문성을 가진 에이전트들이 협력하는 오케스트레이션 시스템이 필수적입니다. 특히 금융권과 같은 규제 산업에서는 플랫폼 수준의 가드레일과 정책 기반의 통제가 에이전트의 자율성만큼 중요합니다.

배경

금융권의 선두주자인 Capital One이 단순한 챗봇을 넘어 실제 행동을 수행하는 멀티 에이전트 시스템으로 진화하는 과정을 다룹니다.

대상 독자

AI 아키텍트, 엔터프라이즈 개발자, AI 전략 수립자

의미 / 영향

엔터프라이즈 AI의 미래는 단순한 텍스트 생성을 넘어 실제 비즈니스 프로세스를 수행하는 에이전틱 워크플로우로 이동하고 있습니다. 특히 복잡한 규제가 있는 산업군에서는 개별 에이전트의 성능보다 이들을 안전하게 관리하고 오케스트레이션할 수 있는 플랫폼 역량이 기업의 핵심 경쟁력이 될 것입니다. 향후 더 많은 기업이 특정 도메인에 특화된 소형 에이전트들을 조합하여 대규모 시스템을 구축하는 방식을 채택할 것으로 보입니다.

섹션별 상세

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멀티 에이전트 시스템으로의 진화 배경

전통적인 머신러닝 모델에서 LLM을 거쳐 이제는 실제 행동을 수행하는 에이전트 시대로 전환되고 있습니다. 단일 모델로는 해결하기 어려운 복잡하고 다면적인 비즈니스 목표를 달성하기 위해 문제를 작은 단위의 작업으로 분해하고 각 작업을 전담 에이전트에게 할당하는 방식이 도입되었습니다. 이러한 멀티 에이전트 아키텍처는 분산된 지능을 시스템에 내장하여 실시간으로 맥락에 맞는 의사결정을 내릴 수 있게 합니다. 결과적으로 사용자의 복합적인 의도를 더 정확하게 파악하고 실행으로 옮길 수 있는 구조를 갖추게 되었습니다.

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실제 적용 사례: Chat Concierge

Capital One은 자동차 딜러와 고객 사이의 경험을 개선하기 위해 'Chat Concierge'라는 멀티 에이전트 솔루션을 배포했습니다. 이 시스템은 고객의 가족 구성원 수나 선호도 같은 개인화된 니즈를 파악하는 에이전트, 적합한 차량을 매칭하는 에이전트, 시승 예약이나 금융 승인을 처리하는 실행 에이전트 등으로 구성됩니다. 단순한 정보 제공을 넘어 테스트 드라이브 일정 예약과 같은 실제 액션을 생성하며, 이 과정에서 인간(딜러)이 루프에 참여하여 최종 결정을 지원합니다. 이를 통해 고객이 대리점에 방문하기 전부터 원활한 구매 여정을 시작할 수 있도록 돕습니다.

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엔터프라이즈 플랫폼과 가드레일

금융 산업의 특성상 멀티 에이전트 시스템은 엄격한 규제와 리스크 관리 프레임워크 내에서 작동해야 합니다. Capital One은 에이전트가 실행되는 런타임 환경에 정책 기반의 가드레일과 사이버 보안 통제를 플랫폼 레벨에서 내장했습니다. 각 에이전트는 허용된 도구와 권한 범위 내에서만 행동할 수 있도록 설계되었으며, 응답의 정확성과 지연 시간(latency)을 실시간으로 검증하는 평가 게이트(Eval Gates)를 거칩니다. 개발자는 비즈니스 로직 설계에 집중하고, 플랫폼은 보안과 규제 준수를 자동으로 보장하는 분리된 구조를 지향합니다.

가드레일(Guardrails)은 AI 모델이 부적절하거나 위험한 출력을 생성하지 않도록 제한하는 안전 장치를 의미합니다.

주목할 인용

“We moved from a classic ML world to a world where we have LLMs generating responses, and now we want to move on to a world where actions need to be taken.”
우리는 고전적인 머신러닝 세계에서 LLM이 응답을 생성하는 세계로 이동했고, 이제는 실제 행동이 취해져야 하는 세계로 나아가고자 합니다.
Rashmi Shetty·00:38
멀티 에이전트 시스템 도입의 근본적인 동기를 설명하며

“A multi-agent system or orchestrated system comes into play when you have a large complex goal which can be broken into steps.”
멀티 에이전트 시스템 또는 오케스트레이션 시스템은 여러 단계로 나눌 수 있는 크고 복잡한 목표가 있을 때 그 진가를 발휘합니다.
Rashmi Shetty·05:40
멀티 에이전트 아키텍처가 필요한 시점을 정의하며

실무 Takeaway

복잡한 비즈니스 워크플로우를 해결하기 위해 전체 목표를 독립적인 에이전트가 처리할 수 있는 작은 단위의 작업(Task)으로 분해하여 설계해야 합니다.
에이전트의 자율성과 안전성 사이의 균형을 맞추기 위해 플랫폼 수준에서 정책 기반의 가드레일과 실시간 평가 시스템을 구축하는 것이 필수적입니다.
금융권과 같은 규제 산업에서는 에이전트의 모든 행동과 도구 사용 권한을 명시적으로 제한하고 모니터링할 수 있는 거버넌스 체계가 수반되어야 합니다.