AI AgentOps의 등장: 생성형 AI의 불확실성을 통제하는 새로운 운영 전략
IBM 연구진은 생성형 AI의 자율성(agency)을 억제하지 않으면서도 이를 통제할 수 있는 ‘AI AgentOps’ 전략을 제시했다. 자율성은 불확실성을 내포하므로 기업은 운영의 엄격함을 유지하면서도, 인공지능의 본질적인 불확실성을 무시하지 않아야 한다. 인간의 추론에도 모호함이 존재하듯, 지능형 시스템 역시 자연스럽게 불확실성을 갖는다. 그러나 이를 인정하되 절대적 통제를 포기하는 것은 아니다. 목표는 불필요하거나 심각한 오류 발생 빈도와 영향을 최소화하는 것이다. 이를 위한 핵심 방향은 자동화 기반의 불확실성 관리다. 먼저 표준화된 분류 체계를 마련해 AgentOps의 기반을 마련해야 하며, 자율 시스템이 생성하는 의미 깊은 그래프 구조 데이터를 활용해 문제 탐지와 원인 분석을 강화할 수 있다. 실시간 문제 대응을 위해 자가 치유 및 적응형 실행 메커니즘이 필요하며, 작업 재배치, LLM 파라미터 조정, 실행 계획 변경 등을 자동으로 수행해 인간 개입 없이도 안정성을 유지한다. 워크플로우 개선도 중요하다. 정교한 작업 분해, 효율적인 단계 재배치, 병렬 처리, 결과 재사용 등을 통해 성능을 끌어올릴 수 있다. 호출 최적화는 중복 호출을 줄이고, 최적의 도구 선택, 타이밍 조절, 지능형 재시도를 통해 안정성을 높인다. 또한 오류 회복, 행동 왜곡 모니터링, 백업 전략, 보호장치(guardrails)를 도입해 시스템의 내구성을 강화해야 한다. 특히 주목할 점은 핵심 최적화 패턴의 도출이다. 정밀도를 높이기 위한 작업 분해, 지연 시간을 줄이기 위한 병렬 실행, 효율성 향상을 위한 병합 처리(대부분 LLM을 평가자로 활용) 등이 효과적이다. 이는 AI 에이전트가 더 안정적이고 효율적으로 작동하도록 하는 핵심 전략이다.