코어에이아이(Kore.ai)는 기업용 AI 에이전트가 배포된 뒤에도 목표에 맞춰 자동으로 조정되는 최적화 엔진 오토루프(Autoloop)를 출시했다. IT 전문 매체 실리콘앵글은 10월 7일 코어에이아이가 자사 에이전트 플랫폼용 오토루프를 선보였다고 보도했다.
운영 목표에 맞춰 배포 뒤에도 조정
기업은 작업 완료율과 업무 규칙 준수, 비용 등을 목표로 설정할 수 있다. 오토루프는 목표를 함께 고려해 에이전트를 최적화하며, 정확도도 평가 항목에 포함한다. 정확도는 답변이 기업 자체 데이터에 근거하는지를 기준으로 판단한다. 제안된 변경 사항은 전체 목표를 기준으로 점수를 받기 때문에 토큰 사용량을 줄이는 대신 안전성이나 작업 완료 능력이 떨어지는 식의 조정을 막도록 설계됐다.
오토루프는 기업이 이미 보유한 운영 절차를 바탕으로 에이전트의 첫 버전과 테스트를 만들고, 설정된 목표를 충족할 때까지 수정 작업을 반복한다. 에이전트가 실제 운영에 들어간 뒤에는 사용자와의 상호작용이 새 최적화 과정의 출발점이 된다. 평가 계층인 스테이트트레이스(StateTrace)는 운영 중 에이전트가 수행한 작업 기록을 살핀다. 여러 에이전트 사이의 인계, 도구 호출, 상태 변화까지 추적해 목표에서 벗어난 지점을 찾는다.
에이전트 추적과 코드 수정에 자체 기술 활용
코어에이아이는 5단계 검증 구조의 상당 부분을 결정론적 방식으로 처리해 24시간 최적화에 드는 비용을 기업 규모에서도 감당할 수 있다고 설명했다. 수정에는 올해 초 도입한 에이전트 블루프린트 언어(Agent Blueprint Language)가 쓰인다. 이 언어는 라우팅과 업무 규칙, 안전장치를 실행 가능한 상태 기계로 변환한다. 이에 따라 운영 기록의 각 단계가 블루프린트의 구체적인 부분과 연결되고, 오토루프는 목표 미달의 원인이 된 부분만 다시 작성할 수 있다.
프라산나 아리칼라 코어에이아이 최고기술책임자 겸 최고제품책임자는 추적할 수 없는 것은 최적화할 수 없고, 정확히 표현하지 못하는 것은 정밀하게 고칠 수 없다는 취지로 두 기술의 역할을 설명했다. 이 접근은 회사 내부 소프트웨어 개발에도 적용되고 있다. 코어에이아이에 따르면 AI 에이전트가 매달 작성하는 커밋은 약 6500건이며, 260만행 규모의 운영 코인베이스에서 68개의 상시 안전장치 아래 작업한다.
회사는 글로벌 2000대 기업 가운데 500곳 이상을 고객으로 두고 있다. 창업자이자 CEO인 라지 코네루는 AI를 확장하는 기업은 AI를 활용해 AI를 구축하고 관리하며 최적화하는 기업일 것이라고 말했다. 오토루프는 5월 출시된 코어에이아이 에이전트 플랫폼의 아르테미스(Artemis) 에디션을 사용하는 모든 고객에게 제공된다. 기사에는 별도 가격이나 추가 출시 일정은 제시되지 않았다.
