아르가(Arga)가 기업용 소프트웨어를 복제한 디지털 트윈 환경에서 AI 에이전트를 훈련·시험하는 기술을 앞세워 1000만달러 규모의 시드 투자를 유치했다. 이 회사는 세일즈포스와 워크데이, 이메일 프로그램 등 여러 업무 애플리케이션을 넘나드는 에이전트 훈련 환경을 구축하고 있다.
테크크런치(TechCrunch)는 8월 26일 아르가가 제너럴 캐털리스트(General Catalyst)가 주도한 시드 투자 라운드에서 1000만달러를 조달했다고 보도했다. 박스 그룹(Box Group), 이머전스(Emergence), 그레이디언트(Gradient), SV 앤젤(SV Angel)도 투자에 참여했다.
아르가의 환경은 일반적인 테스트 환경처럼 상태가 없는 API 엔드포인트만 제공하지 않는다. 권한 체계와 웹훅을 그대로 포함해 기업용 프로그램 전체를 복제하며, 여러 애플리케이션 사이의 상호작용까지 재현하는 것이 특징이다. 이를 통해 에이전트가 실제 업무 환경에서 마주치는 복잡한 과제를 반복해서 학습할 수 있도록 한다.
필립 리(Philip Li) 아르가 CEO 겸 공동창업자는 한 잠재 고객의 사례를 들어 기술을 설명했다. 한 직원이 세일즈포스(Salesforce)에 잠재 고객을 등록하는 동안 동료가 허브스팟(HubSpot)을 통해 별도로 연락한다면, 에이전트가 두 기록이 같은 회사인지 판단해야 한다. 이어 이메일을 한 차례만 보냈는지 확인하고, 두 영업 기회 중 누구에게 메일을 보내야 하는지도 골라야 한다는 것이다. 리 CEO는 이런 모호한 상황이 현재 에이전트 시스템의 취약점이라고 말했다.
일반적으로 이 같은 과제는 강화학습(RL)을 활용해 같은 시나리오를 수만 번 실행하고 성공한 전략만 남기는 방식으로 훈련할 수 있다. 그러나 세일즈포스나 아웃룩(Outlook) 같은 기업용 소프트웨어는 동일한 상황을 쉽게 초기화하거나 복제하기 어렵다. 아르가는 소프트웨어의 구조를 디지털로 재현해 환경을 간단히 초기화·수정하고, 여러 환경을 동시에 실행할 수 있게 했다. 충돌시험용 인형이 사람을 대신해 시험받는 것처럼 프로그램을 대신하는 복제 환경을 만든다는 설명이다.
이 방식은 서로 다른 업무 프로그램과 지식 시스템에 걸쳐 과제가 겹치는 실제 업무 공간을 재현하는 데 초점을 둔다. 코딩 분야에서는 코드를 배포·되돌리기·분석하는 도구가 이미 갖춰져 있어 강화학습 환경을 구성하기 쉽지만, 대부분의 비즈니스 소프트웨어에는 이런 도구가 부족했다. 아르가는 이 공백을 메워 에이전트가 여러 기업용 애플리케이션을 사용하는 능력을 높이려 한다. 제너럴 캐털리스트의 시드 투자 프로그램을 이끄는 유리 사갈로프(Yuri Sagalov) 매니징 디렉터는 에이전트의 경제적 가치가 비즈니스 애플리케이션 활용에서 나올 것이라며, 반복 가능한 샌드박스 환경이 사람보다 에이전트에 더 중요하다고 말했다.