코어위브(CoreWeave)가 AI 에이전트를 실행·관찰·평가·개선하는 과정을 묶은 플랫폼 포지(Forge)를 출시했다. 제품 마케팅 부사장 수잔 세이팅어(Susanne Seitinger)는 포지가 기업 부서와 머신러닝팀이 함께 에이전트를 개선하도록 돕는다고 설명했다고 실리콘앵글이 10월 9일 보도했다.
포지가 묶은 에이전트 개선 과정
포지는 실제 운영 과정에서 얻은 결과를 다음 모델과 에이전트 개선에 반영하는 순환 구조를 갖췄다. 코어위브가 제시한 과정은 실행, 관찰, 선별, 개선, 평가를 거쳐 다시 반복하는 방식이다. 세이팅어는 첫 에이전트에서 더 나은 에이전트로 가는 시간을 줄이고, 서로 나뉘어 일하던 팀들이 효율적으로 협업하도록 여러 기능을 한데 모았다고 말했다. 개선 주기를 얼마나 빨리 돌려 학습하느냐가 중요하다는 설명이다.
각 단계에는 별도 기능이 배치됐다. 에이전트 렌즈(Agent Lens)는 에이전트의 동작을 살펴보도록 하고, 레지스트리(Registry)는 모델 체크포인트와 에이전트 설정을 관리한다. RL 롤아웃(RL Rollouts)과 모델 증류는 개선 작업을 맡는다. 코어위브의 AI 연구·반복 에이전트(ARIA)는 사용자가 패턴을 찾도록 지원하며, 세이팅어는 이 기능이 일반에 제공되기 시작했다고 밝혔다. 대형 모델이 학습한 지식을 특정 기업의 용도에 맞게 압축하는 것도 주요 과제로 꼽았다.
운영 확대와 파트너 생태계
기업들이 AI 에이전트를 실제 운영에 투입하기 위해 속도를 내는 상황에서 포지가 출시됐다. 세이팅어는 AI 작업 구성이 빠르게 바뀌고 있으며, 모델을 배포한 뒤에도 후속 학습과 개선이 계속 필요하다고 말했다. 코그니션(Cognition) AI는 이미 코어위브의 첫 엔비디아(Nvidia) 베라 루빈(Vera Rubin) NVL72 랙에서 운영 작업을 수행하고 있다. 세이팅어는 추론을 진행하는 단계에서도 추가 개선을 통해 이점을 얻을 수 있다고 설명했다.
코어위브는 포지와 함께 검증된 공동 엔지니어링 통합을 바탕으로 한 파트너 네트워크도 소개했다. 세이팅어는 파트너 네트워크가 기업에 적용 사례와 실행 지침, 솔루션을 제공해 가치 창출까지 걸리는 시간을 줄이는 데 목적이 있다고 말했다. 코어위브는 마케팅을 통해 고객이 빠르게 배포할 수 있는 지침을 더 제공하겠다는 계획도 밝혔다. 보도에는 포지의 가격이나 별도 출시 일정은 제시되지 않았다.