AI 애플리케이션을 구축하는 것이 그 어느 때보다 쉬워졌습니다. 생산 환경에서 신뢰성을 확보하는 것이 실질적인 과제입니다.
에이전트에게는 지능 기술뿐만 아니라 적절한 컨텍스트, 실시간 데이터에 대한 액세스 권한, 확실하게 실행할 수 있는 제어 기능이 필요하기 때문입니다.
차세대 에이전트용 소프트웨어는 기업이 가동하는 시스템, 인간이 사용하는 애플리케이션, 개발자가 이미 설계한 도구 등을 포함한 에코시스템 전반에 걸쳐 개발될 예정입니다. 이 때문에 당사가 나중에 에코시스템을 확장하는 대신, 처음부터 여러 파트너와 함께 이 차세대 기술을 적극 개발 중인 것입니다.
당사는 금일 MongoDB.local NYC에서 파트너를 최우선으로 고려하는 지능형 데이터 플랫폼의 다음 단계를 개시했습니다.
Atlas 에이전트 엔진을 사용한 에이전트 에코시스템 구축
금주의 공개 미리보기를 통해 공개된 Atlas Agent Engine은 기업이 AI 에이전트를 개발, 배포, 관리할 수 있는 단일한 기반이 되어 드릴 것입니다. 당사는 기업들이 가장 중요한 기술 변화를 파악하도록 이미 지원 중인 파트너들과 함께 이 기술을 개발 중입니다.
최고의 글로벌 시스템 통합 기업 6곳, 즉 Accenture, Capgemini, Cognizant, Infosys, Tata Consultancy Services(TCS), Tech Mahindra가 당사와 함께 출시에 참여하고 있습니다. 이들은 수십 년간 길러 온 업계 전문 지식, 실현 역량, 클라이언트 관계를 바탕으로 진작에 출시된 AI 제품군에 Atlas Agent Engine을 더해 줄 예정입니다.
엔터프라이즈 클라이언트는 공통된 과제를 해결하는 데 집중하고 있습니다. 바로 에이전트 파일럿이 확장하여 실행하는 데 필요한 거버넌스 및 컨텍스트보다 더 빨리 증가한다는 점입니다. Cognizant는 AI 수명 주기 전반에 걸쳐 에이전트 시스템을 설계, 조정 및 운영하며, MongoDB의 Atlas Agent Engine은 해당 작업이 빌드될 수 있도록 통제되고 컨텍스트를 인식하는 기반을 제공하도록 설계되었습니다. 이러한 역량이 함께 구축되어 클라이언트가 파일럿에서 프로덕션으로 전환하는 데 도움을 주면서 엔터프라이즈 규모에서 통제된 AI에 필요한 책임성과 도메인 깊이를 지원합니다.
”이러한 실현 기반은 보다 다양한 기술 파트너로 구성된 에코시스템을 통해 보완됩니다. Atlas Agent Engine이 모든 모델과 프레임워크를 통틀어 중립적인 만큼, 기업은 이미 신뢰하는 기술을 활용하면서 시장의 변화에 적응할 수 있습니다. 고객은 원하는 인증/보안 도구를 선택해서 에이전트를 안전하게 보호할 수 있으며, 이와 동시에 Arize AI와 같은 기술 파트너가 추적 모니터링을 통해 해당 에이전트를 생산 과정에서 즉시 사용할 수 있도록 도와 드립니다.
에이전트는 데모에서 프로덕션 워크플로로 전환되고 있으며, 그 안정성은 그들이 사용하는 컨텍스트와 런타임에 발생한 일을 이해하는 기능에 달려 있습니다. MongoDB는 에이전트에게 필요한 데이터에 대한 액세스를 제공하고, Arize는 각 실행을 추적하여 에이전트 평가 결과와 경로 모두를 평가합니다. 우리는 Atlas 에이전트 엔진의 출시를 위해 제휴하게 되어 엔터프라이즈가 이해하고 평가하며 개선할 수 있는 에이전트를 자신 있게 출시하도록 지원하게 되어 기쁩니다.
”이 조합이 중요한 것은 에이전트를 생산 과정에 투입하는 것이 기술 문제에만 해당하지 않기 때문입니다. 게다가 에이전트에게 어떤 결정을 맡겨야 하는지 파악할 수 있을 만큼 업계를 잘 알고 있고, 기업이 그러한 결정을 내리는 현장에 이미 참여 중인 사람도 필요합니다.
MongoDB가 등장하는 위치도 변경됩니다. 당사의 파트너들은 에이전트 실행 절차의 고안, 실현 담당 팀에 대한 교육, 참고용 아키텍처 개발, 전 세계 모든 주요 시장에서의 엔터프라이즈 제품군 구성을 이행 중입니다. 각 파트너의 팀이 Atlas Agent Engine을 기반으로 개발을 할 경우, 이 기능은 해당 팀과 함께 발전하면서 MongoDB의 영향력을 당사가 단독으로 해낼 수 있는 범위 이상으로 더 많은 고객 및 업종으로 확대시킵니다.
MongoDB는 지능형 데이터 및 에이전트 플랫폼을 제공합니다. 파트너들은 이 플랫폼을 기업이 잘 알고 있고 애용하는 모든 도구와 함께 사용하는 데 유용한 전문성, 워크플로, 적용 범위를 제공합니다. 이외에도 당사는 현존하는 가장 강력한 에코시스템 파트너들과 함께 엔터프라이즈 에이전트용 프로덕션 경로를 구축 중입니다.
다음 엔터프라이즈 AI는 조직이 신뢰할 수 있는 데이터, 맥락 기반 인텔리전스, 자율적인 조치를 얼마나 효과적으로 연결하느냐에 따라 정의될 것입니다. Infosys Topaz와 엔터프라이즈의 대규모 AI 전환을 확장하도록 지원한 당사의 경험을 Atlas 에이전트 엔진과 결합함으로써, 당사는 클라이언트가 실제 비즈니스 환경에서 추론하고 적응하며 가치를 전달할 수 있는 지능형 시스템을 빌드할 수 있도록 지원하고 있습니다. 함께 우리는 조직이 현대화를 가속화하고, 데이터의 잠재력을 최대한 활용하며, 에이전트형 AI를 확장 가능한 책임감 있게 도입할 수 있는 강력한 기반을 구축하도록 지원하고 있습니다.
”Cognition의 Devin으로 엔터프라이즈 애플리케이션 현대화하기
에이전트는 레거시 인프라의 배후에 갇힌 데이터에 따라서는 실행되지 못합니다. 대부분의 기업이 에이전트를 실행하기 전에 에이전트가 해당 인프라 전체를 하나로 연결하는 코드를 최신 상태로 업데이트해야 합니다.
당사는 Cognition과의 제휴를 통해 이러한 과제에 대처하고 있습니다. 금주에 당사가 공개한 Devin for MongoDB Modernizations는 고객이 더욱 쉽고 빠르게 시스템을 현대화하고 MongoDB의 가치를 실현할 수 있도록 Cognition의 AI 소프트웨어 엔지니어가 개발에 참여한 신제품입니다.
이제 Devin이 MongoDB의 애플리케이션 현대화 플랫폼(AMP)에 연결하여 AMP의 마이그레이션 도구에 직접 액세스할 수 있습니다. 이러한 도구는 MongoDB Atlas로 데이터를 이동하고 검증하므로 공통 고객은 레거시 코드에서 Atlas 기반의 프로덕션으로 더 빠르고 자동화된 방식으로 전환할 수 있습니다.
현대화는 2가지 단계, 즉 비즈니스 로직 및 데이터 액세스 계층을 재작성하는 단계와 기본 데이터를 이전하는 단계로 나뉩니다. Devin이 코드, 기획, 비즈니스 로직 및 데이터 액세스 계층 재작성을 사례별로 처리하는 한편, AMP의 결정론적 도구가 데이터 자체를 처리하여 각 기록을 MongoDB로 이전하고 검증합니다. Devin이 전체 프로세스를 처음부터 끝까지 조율하기 때문에 고객은 스크립트 및 수동 핸드오프를 짜깁기한 결과물이 아닌, 단일 형태로 조정된 마이그레이션 경험을 얻게 됩니다. 초창기의 공동 테스트에서 5~6시간 걸렸던 작업이 1시간이 조금 넘는 시간 후에 완료되었습니다.
결과를 좌우하는 결정을 내리는 일, 다시 말해 반대편에서 데이터를 모델링하는 방법과 전환 시기를 결정하는 일은 인간 엔지니어의 몫입니다. 팀은 Atlas로 연 단위가 아닌 월 단위의 기간 안에 프로덕션 환경을 구축하고, 각 팀의 엔지니어는 그 다음 단계를 준비할 수 있습니다.
가장 야심 찬 엔지니어링 팀조차도 레거시 시스템을 유지하는 데 많은 용량을 소비합니다. MongoDB 현대화를 위한 Devin은 이러한 고통을 해결합니다. Devin은 코드베이스 전체의 코드를 다시 작성하는 어려운 작업을 수행하므로 고객은 몇 년이 아닌 몇 주 만에 MongoDB에서 프로덕션에 도달할 수 있습니다. 엔지니어들은 다시 훌륭한 소프트웨어를 구축하고 어려운 문제를 해결할 수 있습니다.
”개발자의 개발 장소라면 어디든 가능
AI는 개발자의 개발 대상은 물론 개발 방식까지도 변화시키고 있습니다. 애플리케이션이 프롬프트로 시작되는 사례가 점점 더 늘고 있죠. 여러분이 첫 프롬프트부터 프로덕션까지의 모든 과정을 MongoDB와 함께 하시기를 바라며, 이러한 적용 범위를 확장하기 위한 3가지 신규 파트너십을 발표하게 되어 기쁩니다.
Emergent는 빌더가 자연어 개념을 실제로 작동하는 AI 애플리케이션으로 만들 수 있도록 지원하며, 이를 위해 앞으로 Atlas를 기본 데이터베이스로 제공할 예정입니다. Emergent를 이용하는 빌더는 사후에 데이터베이스 관련 결정을 주저할 일 없이, 이번 파트너십에 따라 Emergent를 통해 첫 프롬프트부터 Atlas 계정을 연결하고 MongoDB 기반의 서비스를 출시할 수 있게 됩니다.
사용자가 앱을 설명하면 에이전트가 이를 빌드합니다. 하지만 요구 사항은 빌드 도중 계속 변경됩니다. 스키마는 대화 내용에 맞춰 발전합니다. MongoDB는 에이전트 기반 코딩에 가장 적합한 데이터베이스라고 확신합니다. 테스트해 본 그 어떤 데이터베이스도 사용자의 빌드 방식을 따라올 수 없었습니다.
”Monk.io는 범용 소프트웨어 운영 체제로, 이제 MongoDB Atlas가 대상 데이터 계층인 인기 코딩 에이전트 내에서 플러그인으로 사용 가능합니다. 고객은 Claude Code, Codex, SpaceXAI 등의 코딩 에이전트를 활용하여 코드를 작성할 수 있으며, 이와 동시에 Monk가 고객 측 계정으로 Atlas 데이터 계층을 포함한 애플리케이션을 배포하고 운영함으로써 프로비저닝 및 네트워킹부터 백업 및 복구까지의 과정을 관리합니다. Monk는 애플리케이션과 그 인프라의 실시간 맵을 유지하고, 변경 사항을 결정론적 방법으로 이행하고, 자격 증명을 에이전트로부터 숨기고, 모든 조치에 대한 조직의 권한을 집행하고, 비용이 많이 들거나 유해한 변경 사항에 대해서는 에이전트의 채팅과 별개로 인간의 승인을 요구함으로써 공동 고객들이 애플리케이션을 안전하게 실행할 수 있는 더 많은 방법을 제공합니다.
Retool은 팀이 각 기업에서 이미 가동 중인 데이터를 기반으로 AI를 사용하여 내부 도구를 안전하고 통제 가능한 방식으로 개발할 수 있도록 지원합니다. MongoDB는 Retool의 역대 최고 통합 서비스 자리를 오랫동안 유지해 왔으며, 이제 Retool Cloud 고객은 자격 증명을 수동으로 관리하지 않고도 Atlas에 곧장 연결하여 일정 범위의 액세스 권한을 프로비저닝할 수 있습니다. 양사는 기업에 필요한 보안 및 관리 기능을 포기하지 않으면서도 실제 비즈니스 데이터 기반의 앱을 더 쉽게 출시할 수 있도록 협업 중입니다.
Emergent, Monk.io 및 Retool은 MongoDB를 모델, 프레임워크, 도구 및 서비스 전반으로 확장하는 더 광범위한 에코시스템에 참여하여 AI 애플리케이션을 현실 세계에서 유용하게 만듭니다.
에코시스템에 대한 비전
지금까지 설명한 내용 중 어떤 것도 일회성 통합에 해당하지 않습니다. 에이전트의 시대가 바로 에코시스템의 시대임을 인지한 결과이자 의도적인 조치입니다.
앞으로 수년 동안 에이전트를 생산 단계에 도입하려는 기업은 이러한 목표를 단독으로 추진할 일이 없을 것이며, 저희 또한 그럴 것입니다. 이들은 각자의 업계, 시스템, 데이터를 이미 잘 알고 있는 파트너와 함께, 그리고 하나의 모델, 클라우드 또는 프레임워크에 전력을 다할 필요가 없는 기반을 통해 성공을 거둘 것입니다.
금일 MongoDB.local NYC에 함께 참여해 주신 모든 파트너 및 협찬사 여러분께 감사드립니다. 여러분이야말로 이 이야기가 제품에서 그치지 않고 에코시스템으로 나아갈 수 있게 해 주시는 원동력입니다. 우리의 성공은 이제 시작일 뿐입니다.
다음 단계
퍼블릭 프리뷰에서 Atlas 에이전트 엔진을 살펴보고 무엇을 빌드할 수 있는지 확인해 보세요. 당사와 협업하여 빌드하는 데 관심이 있는 제휴하다라면 MongoDB Partner 에코시스템에 대해 학습하세요.