자율형 AI의 미래를 정의하기 위해 결집하는 산업 리더들

급격히 파편화되고 있는 인공지능(AI) 환경을 안정화하기 위한 결정적인 조치로, OpenAI와 Cisco는 "에이전트형(Agentic)" AI를 위한 거버넌스 표준을 수립하기 위한 대규모 산업 전반의 이니셔티브에 힘을 실었습니다. Linux Foundation 산하에서 운영되는 **에이전트형 AI 재단(Agentic AI Foundation, AAIF)**의 결성은, 대화하는 챗봇에서 복잡한 작업을 실행하는 자율 에이전트로의 산업 전환에 있어 중추적인 순간을 나타냅니다.

OpenAI, Anthropic, Block을 창립 관리자로 하고 Cisco, Microsoft, Google과 같은 주요 기업 후원자들이 포함된 이 연합은 기업 채택을 가로막는 "상호운용성 위기" 해결을 목표로 합니다. 이번 발표는 Gartner가 2026년 말까지 **기업용 소프트웨어의 40%**에 특정 작업용 AI 에이전트가 포함될 것이라는 놀라운 예측을 내놓은 가운데 이루어졌습니다. 이는 2025년 5% 미만에서 급증한 수치입니다.

"채팅"에서 "행동"으로의 전환

현재 업계는 변곡점에 서 있습니다. 생성형 AI(Generative AI)가 텍스트와 이미지를 생성하는 능력으로 세상을 놀라게 했다면, **에이전트형 AI(Agentic AI)**는 이 기술의 기능적 진화를 의미합니다. 이러한 에이전트는 단순히 콘텐츠를 생성하는 데 그치지 않고, 소프트웨어와 상호 작용하고 워크플로를 실행하며 최소한의 인간 감독 하에 의사 결정을 내립니다.

그러나 이러한 기능은 상당한 위험을 초래합니다. 공유된 표준이 없으면 서로 다른 벤더의 에이전트가 통신할 수 없으며, 기업은 "블랙박스(black box)" 보안 문제에 직면하게 됩니다. AAIF의 임무는 에이전트가 독점적 경계를 넘어 안전하게 상호 작용할 수 있는 중립적이고 개방적인 생태계를 조성하는 것입니다.

표 1: 생성형 AI에서 에이전트형 AI로의 진화

Cisco의 전략적 행보: AgenticOps

OpenAI와 Anthropic이 소프트웨어 프로토콜을 주도하고 있는 반면, Cisco는 이 새로운 시대를 위한 인프라 중추로 자리매김하고 있습니다. 최근 암스테르담에서 열린 Cisco Live EMEA 행사에서 네트워킹 대기업인 Cisco는 자율 에이전트의 엄청난 컴퓨팅 및 네트워크 수요를 지원하도록 설계된 운영 모델인 AgenticOps의 확장을 공개했습니다.

Cisco의 사장이자 최고 제품 책임자인 Jeetu Patel은 이 이니셔티브를 국가 및 경제 경쟁력의 문제로 정의했습니다. "AgenticOps는 복잡성으로부터 벗어나는 심오하고 근본적인 변화를 나타냅니다." Patel은 이어서 "우리는 단순히 관찰하는 AI에서 추론하고 결정하며 행동하는 AI로 나아가고 있습니다."라고 밝혔습니다.

Cisco는 에이전트형 AI가 단순한 "과학 프로젝트"로 남지 않도록 연합이 해결해야 할 세 가지 핵심 장벽을 식별했습니다.

1. 인프라: 멀티 에이전트 시스템은 저지연 네트워크와 대규모 컴퓨팅 파워를 필요로 합니다. Cisco의 새로운 Silicon One G300 스위치는 이러한 AI 클러스터를 처리하기 위해 특별히 제작되었습니다.
2. 신뢰: 조직은 시스템 구성 변경을 "환각"할 수 있는 에이전트를 배포할 수 없습니다. AgenticOps는 실행 전 에이전트의 작업을 검증하기 위해 "신뢰할 수 있는 검증(trusted validation)"을 도입합니다.
3. 데이터: 공공 데이터 소스가 고갈됨에 따라, 기업은 독점적인 기밀을 노출하지 않고 이러한 에이전트를 교육하기 위해 합성 데이터와 보안 파이프라인이 필요합니다.

AI를 위한 "USB-C": 기술 표준

재단은 단순히 논의만 하는 곳이 아닙니다. AI 에이전트를 위한 보편적인 언어를 만들기 위해 설계된 세 가지 구체적인 기술 기여와 함께 출범했습니다.

• Model Context Protocol (MCP): Anthropic이 기증한 이 표준은 AI 애플리케이션을 위한 "USB-C 포트"와 같은 역할을 합니다. 이를 통해 AI 모델은 Slack, Google Drive 또는 GitHub와 같은 데이터 저장소에 표준화된 방식으로 연결할 수 있어, 개발자가 모든 도구에 대해 맞춤형 통합을 구축할 필요가 없어집니다.
• AGENTS.md: OpenAI가 기여한 이 표준은 에이전트를 위한 "README" 역할을 하는 마크다운 기반 표준입니다. 이를 통해 개발자는 코딩 에이전트를 위한 명확하고 사람이 읽을 수 있는 지침과 컨텍스트를 정의할 수 있으며, 에이전트가 코드를 작성하기 전에 특정 프로젝트의 규칙을 이해하도록 보장합니다.
• Goose: Block(구 Square)이 기증한 Goose는 로컬에서 실행되는 오픈 소스 에이전트 프레임워크입니다. 이는 에이전트가 사용자의 머신에서 안전하게 작동하는 방식에 대한 청사진을 제공하며, 클라우드 인텔리전스와 로컬 실행 사이의 간극을 메웁니다.

이러한 표준은 업계 분석가들이 언급한 "파편화"에 대한 우려를 해결합니다. 모든 벤더가 폐쇄적인 생태계를 구축한다면, 에이전트는 복잡한 크로스 플랫폼 기업 워크플로에서 무용지물이 됩니다.

금융 서비스 분야의 신뢰 격차

이러한 표준의 시급함은 금융과 같이 규제가 심한 산업에서 특히 두드러집니다. F5의 Chad Davis는 신용조합과 은행의 경우, 에이전트형 AI의 약속(자동화된 대출 결정, 사기 탐지 및 개인화된 금융 상담)은 전적으로 계좌 보유자의 신뢰에 달려 있다고 지적합니다.

"투명하고 설명 가능하며 규정을 준수하는 에이전트형 AI는 단순한 규제상의 필요성이 아니라 미래의 지속 가능성을 위해 필수적입니다."라고 Davis는 주장합니다. 금융 기관들은 자율 에이전트가 결함이 있는 논리에 기반해 대출을 거부하지 않는다는 것을 아직 보장할 수 없기 때문에 현재 에이전트를 저위험 내부 기능으로 제한하고 있습니다. AAIF가 제안한 거버넌스 프레임워크는 감사자와 규제 기관을 만족시키는 데 필요한 "추적성"과 "관측성"을 제공하는 것을 목표로 합니다.

향후 전망: 4,500억 달러의 기회

경제적 이해관계는 엄청납니다. Gartner는 2035년까지 에이전트형 AI가 4,500억 달러의 기업용 소프트웨어 수익을 창출할 것으로 예측합니다. 그러나 그 수치에 도달하는 길은 "신뢰 격차"에 의해 가로막혀 있습니다.

2,000개 기업을 대상으로 한 McKinsey의 설문 조사에 따르면, 62%가 AI 에이전트를 실험하고 있지만, 3분의 2는 거버넌스 우려로 인해 의미 있는 배포 단계로 나아가지 못했습니다. 마찬가지로 Collibra의 설문 조사에서는 **데이터 리더의 60%**가 거버넌스 교육을 우선시하지만 공식적인 프로세스가 부족하다는 결과가 나왔습니다.

에이전트형 AI 재단을 설립함으로써 OpenAI와 Cisco 같은 리더들은 기업들이 운전대에서 손을 뗄 수 있게 해줄 "가드레일"을 구축하려고 시도하고 있습니다. 성공한다면 2026년은 단순히 AI 에이전트의 해가 아니라, 기업이 마침내 AI 에이전트에게 업무를 맡기고 신뢰하게 되는 해가 될 것입니다.