몽고DB(MongoDB)가 현지 시각 9월 29일 미국 뉴욕 나스닥 마켓사이트에서 열린 인베스터 데이에서 ‘아틀라스 에이전트 엔진(Atlas Agent Engine)’을 출시했다. AI 에이전트를 실제 서비스 환경에서 운영하는 데 필요한 실행과 메모리, 거버넌스 기능을 하나의 플랫폼으로 통합한 제품으로, 현재 퍼블릭 프리뷰(정식 출시 전 누구나 써 볼 수 있는 공개 시험판)로 제공된다.

거버넌스는 에이전트가 어떤 권한으로 무엇을 실행했는지 기록하고 통제하는 관리 체계를 말한다. 몽고DB는 에이전트가 개념 증명(PoC) 단계에서는 빠르게 성과를 내지만, 실제 서비스에 적용하려면 정확한 검색과 지속적인 메모리, 기업 수준의 보안이 함께 필요하다고 설명했다. 지금까지는 개발팀이 여러 도구를 직접 연결해 써야 했고, 모델이나 프레임워크를 바꿀 때마다 호환성이 깨지는 경우가 많았다.

아틀라스 에이전트 엔진은 아이디(ID) 관리와 감사 기록, 가드레일(에이전트가 허용 범위를 벗어나지 않도록 막는 규칙), 비용 통제를 하나의 컨트롤 플레인으로 통합했다. 컨트롤 플레인은 여러 기능을 한곳에서 설정하고 관리하는 관리 계층이다. 사람과 에이전트를 구분하지 않고 모든 작업을 실제 아이디와 연결해 기록하며, 정책은 임의로 비활성화할 수 없다. 몽고DB는 에이전트가 수행한 작업과 이를 승인한 주체를 몇 초 안에 확인할 수 있다고 밝혔다.

메모리가 없는 에이전트는 대화를 매번 처음부터 다시 시작해야 하는데, 아틀라스 에이전트 엔진은 메모리를 플랫폼에 내장했다. 검색에는 보이지 AI(Voyage AI)의 임베딩·리랭킹 모델을 사용한다. 임베딩은 문장을 의미에 따라 숫자로 바꿔 비슷한 내용을 찾게 하는 기술이고, 리랭킹은 찾은 결과를 질문과의 관련도에 따라 다시 정렬하는 단계다. 몽고DB에 따르면 이 모델은 기업용 검색 성능을 측정하는 평가지표 RTEB에서 최상위 성능을 기록했으며, 에이전트가 더 적은 토큰으로 정확한 결과를 내도록 돕는다.

아틀라스 에이전트 엔진은 특정 모델이나 클라우드에 종속되지 않도록 AI 모델과 프레임워크에 중립적으로 설계됐고, MCP와 A2A 같은 개방형 표준을 기반으로 한다. MCP는 AI가 외부 도구와 데이터에 접속하는 방식을 정한 표준이고, A2A는 서로 다른 에이전트끼리 정보를 주고받는 방식을 정한 표준이다. 자체 관리 환경과 개인 노트북, 멀티 클라우드에서 모두 구동돼 클라우드마다 에이전트를 다시 만들 필요가 없다. 기존에 쓰던 모델과 프레임워크를 유지한 채 메모리와 거버넌스 기능만 따로 도입할 수도 있다.

파블로 스턴-플라자(Pablo Stern-Plaza) 몽고DB 최고제품책임자(CPO)는 “에이전트를 프로덕션 환경에 배포하려는 기업들은 특정 벤더의 런타임을 채택해 특정 모델과 클라우드에 종속되거나, 프레임워크를 직접 조합하면서 거버넌스와 메모리를 직접 관리해야 했다”며 “아틀라스 에이전트 엔진 출시로 기업은 더 이상 이런 양자택일을 하지 않아도 된다”고 말했다.

몽고DB는 아틀라스 에이전트 엔진이 고객사 7만 곳 이상이 사용하는 기존 운영 플랫폼을 기반으로 한다고 밝혔다. 결제 기업 페이세이프(Paysafe)는 실제 서비스 도입을 목표로 구축을 진행하고 있다. 아마르 악샤트 페이세이프 아키텍처 수석 부사장은 결제 네트워크의 이상징후를 조사하려면 분석가들이 여러 시스템의 데이터를 수작업으로 취합해야 한다며, 아틀라스 에이전트 엔진 기반 에이전트로 문제 발생부터 대응까지 걸리는 시간을 줄일 수 있을 것으로 기대한다고 밝혔다. 엑센츄어(Accenture) 등 시스템 통합(SI) 파트너는 기업의 에이전트 구축을 지원한다.

요금은 아틀라스 에이전트 런타임과 아틀라스 에이전트 메모리에 사용량 기반으로 부과된다. 사용량은 기존 아틀라스 약정 범위 안에서 쓸 수 있어 별도의 신규 계약이 필요 없다. 몽고DB는 리눅스 재단(Linux Foundation)의 ‘오픈 보안 AI 얼라이언스’와 ‘에이전틱 AI 재단’에도 합류해, 상호운용이 가능한 에이전트를 위한 오픈 소프트웨어와 표준 개발에 참여할 계획이다.

자세한 내용은 몽고DB에서 확인할 수 있다.

이미지 출처: 몽고DB