모든 에이전트에게는 박스가 필요하다: Aaron Levie가 말하는 엔터프라이즈 AI의 미래

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핵심 요약

엔터프라이즈 소프트웨어 시장에서 AI 에이전트의 도입은 단순한 기능 추가를 넘어 비즈니스 워크플로우의 근본적인 재설계를 요구한다. Box의 CEO Aaron Levie는 에이전트가 기업의 민감한 데이터에 접근하여 자율적으로 작업을 수행하기 위해서는 '박스(Box)'와 같은 격리된 샌드박스 환경과 명확한 거버넌스 체계가 필수적임을 강조한다. 특히 코딩 에이전트의 성공 사례를 일반 지식 노동 영역으로 확장하기 위해서는 데이터의 체계적인 문서화와 정교한 에이전트 평가(Eval) 시스템 구축이 선행되어야 한다. 궁극적으로 기업은 에이전트가 가장 효율적으로 작동할 수 있도록 업무 방식을 에이전트 중심으로 재편해야 하는 과제에 직면해 있다.

배경

LLM 및 RAG(검색 증강 생성)의 기본 작동 원리, 엔터프라이즈 데이터 보안 및 권한 관리(ACL) 개념, AI 에이전트 아키텍처에 대한 기초 지식

대상 독자

엔터프라이즈 AI 전략을 수립하는 경영진, LLM 기반 에이전트 시스템을 구축하는 아키텍트 및 개발자

의미 / 영향

AI 에이전트의 확산은 SaaS 기업의 역할을 단순한 데이터 저장소에서 지능형 실행 플랫폼으로 진화시킬 것이다. 보안과 거버넌스가 도입의 최대 병목이 될 것이며, 이를 해결하기 위한 샌드박스 기술과 에이전트 전용 평가 시스템 시장이 크게 성장할 것으로 전망된다.

섹션별 상세

에이전트 전용 격리 환경(Sandbox)의 필수성: Aaron Levie는 '모든 에이전트에게는 박스가 필요하다'는 개념을 통해 에이전트가 안전하게 파일을 조작하고 코드를 실행할 수 있는 격리된 샌드박스 환경의 중요성을 역설한다. 에이전트는 인간과 달리 24시간 자율적으로 작동하며 대량의 데이터를 처리하므로, 권한 남용이나 보안 사고를 방지하기 위한 물리적·논리적 격리 레이어가 반드시 존재해야 한다.

에이전트 아이덴티티와 보안 거버넌스: 에이전트에게 기존 인간 사용자와 동일한 계정 권한을 부여하는 것은 보안상 매우 위험하다. 에이전트는 법적 책임 주체가 될 수 없고 프롬프트 인젝션 공격에 취약하기 때문에, 에이전트만의 고유한 아이덴티티를 정의하고 접근 가능한 데이터 범위를 세밀하게 제어하며 모든 활동을 추적할 수 있는 새로운 거버넌스 아키텍처가 요구된다.

코딩 에이전트와 지식 노동 에이전트의 환경 차이: 코딩 에이전트가 먼저 비약적인 발전을 이룬 이유는 코드베이스가 텍스트 중심의 구조화된 데이터이며 기술적 피드백 루프가 명확하기 때문이다. 반면 일반 기업의 지식 노동 데이터는 파편화되어 있고 접근 권한이 복잡하게 얽혀 있어, 에이전트가 필요한 컨텍스트를 정확히 파악하기 위해서는 훨씬 고도화된 데이터 정리와 검색 기술이 필요하다.

컨텍스트 엔지니어링과 에이전틱 검색의 진화: 무한한 컨텍스트 윈도우는 비용과 효율성 문제로 인해 당장 실현되기 어렵다. 따라서 수백만 개의 문서 중 핵심 정보를 선별하여 모델에 주입하는 컨텍스트 엔지니어링이 중요하며, 에이전트가 스스로 검색 결과의 품질을 판단하고 부족할 경우 재검색을 수행하는 '에이전틱 검색' 능력이 엔터프라이즈 AI의 핵심 경쟁력이 된다.

엔터프라이즈 에이전트 평가(Eval)의 중요성: Box는 자체적인 에이전트 평가 시스템을 통해 모델의 추론 능력과 산업별 데이터 처리 정확도를 측정한다. 기업들은 앞으로 RFP 생성, 영업 자료 작성 등 각 도메인별로 특화된 평가 지표를 구축해야 하며, 이는 에이전트가 실제 운영 환경에서 신뢰할 수 있는 결과물을 내놓는지 검증하는 필수 인프라가 될 것이다.

Claude 3.5 Sonnet의 이전 버전 대비 성능 향상 폭을 보여주는 Box의 내부 평가 결과 차트이다. — ChartClaude 3.5 Sonnet이 이전 모델인 3.0 대비 복잡한 업무 수행 능력에서 약 15% 이상의 성능 향상을 보였음을 수치로 증명한다. 이는 모델의 업데이트가 실제 엔터프라이즈 에이전트의 작업 성공률에 직접적인 영향을 미친다는 점을 시사한다.

헬스케어, 금융, 공공 부문 등 다양한 산업군별 에이전트 성능 평가 지표를 나타낸 그래프이다. — Chart산업별로 에이전트가 처리해야 하는 데이터의 특성이 다르며, 이에 따른 성능 차이가 존재함을 보여준다. 특히 금융이나 공공 부문처럼 복잡한 규제와 문서 구조를 가진 분야에서 에이전트의 추론 능력이 어떻게 개선되고 있는지 비교 분석한다.

실무 Takeaway

에이전트 친화적 데이터 환경 구축: 기업 내에 흩어진 암묵지를 명시적인 텍스트로 문서화하고 에이전트가 접근하기 쉬운 구조로 데이터를 재정비하여 컨텍스트 파악의 정확도를 높여야 한다.
에이전트 중심의 워크플로우 재설계: 기존의 인간 중심 업무 프로세스를 단순히 자동화하는 것에 그치지 않고, 에이전트가 가장 잘 작동할 수 있도록 비즈니스 로직과 데이터 흐름을 에이전트 중심으로 재엔지니어링해야 한다.
샌드박스 기반 보안 전략 채택: 에이전트의 자율적 활동으로 인한 데이터 유출 리스크를 최소화하기 위해 에이전트 전용 격리 환경과 세밀한 아이덴티티 관리 체계를 우선적으로 도입해야 한다.

언급된 리소스

문서Your Company is a Filesystem

DemoApex Agent Evals