BAND, AI 에이전트의 조정 레이어 구축을 위해 1,700만 달러의 시드 라운드 투자 유치

BAND는 Sierra Ventures, Hetz Ventures, 및 Team8의 지원으로 1,700만 달러의 시드 라운드 투자를 유치하며 스타트업으로 등장했습니다. 이는 기업 AI에서 가장 간과되는 도전 중 하나입니다.

문제는 더 이상 에이전트를 구축하는 것이 아닙니다. 에이전트가 함께 작동하도록 하는 것입니다.

기업은 엔지니어링, 보안, 운영 워크플로우에서 점점 더 많은 수의 AI 에이전트를 배포함에 따라, 조정은 병목 현상으로 변하고 있습니다. 협력 시스템으로 작동해야 하는 시스템은 종종 도구의 단편적인 네트워크로 끝나며, 팀은 수동으로 컨텍스트를 전달하고 확장할 수 없는 취약한 연결을 유지합니다.

BAND의 접근 방식은 에이전트를 위한 전용 상호 작용 레이어를 도입하여 그 간격을 직접 해결하는 것입니다.

단일 에이전트에서 시스템으로의 전환

기업 AI의 첫 번째 물결은 독립된 도구로 정의되었습니다. 공조 및 작업 특정 에이전트는 즉각적인 가치를 제공했지만, 서로에서 상당히 분리되었습니다.

그 모델은 이미 한계를 보여주고 있습니다. 조직은 현재 다중 에이전트 시스템을 실험하고 있으며, 여기서 다른 에이전트가 계획, 실행, 모니터링 및 최적화를 처리합니다. 이론적으로 이는 더 강력하고 유연한 워크플로우를 생성합니다. 실제로는 새로운 복잡성의 계층을 도입합니다.

공유된 의사 소통 방식 없이, 이러한 에이전트는 수동 조정을 의존합니다. 개발자는 워크플로우를縫合하고, 시스템 전체에서 컨텍스트를 유지하며, 개별 에이전트에서 발생하지 않는 실패를 해결합니다. 협조적인 시스템처럼 느껴야 하는 대신, 분리된 부분의 모음으로 작동합니다.

이것이 BAND가 진입하는 환경입니다.

상호 작용 레이어 구축

BAND 플랫폼은 기존 프레임워크와 도구 위에 위치하여, 에이전트가 서로 통신하고 협력할 수 있도록 설계되었습니다. 에이전트가 LangChain 또는 CrewAI와 같은 프레임워크를 사용하여 개발되었는지, SaaS 플랫폼에 내장되었는지, 또는 독립된 보조로 작동하는지에 관계없이, 목표는 공유된 상호 작용 레이어를 제공하는 것입니다.

이것은 다중 에이전트 시스템이 구축되는 방식을 변경합니다. 에이전트 간의 연결을 하드코딩하는 대신, 개발자는 에이전트가 서로를 발견하고, 컨텍스트를 교환하며, 동적으로 작업을 위임할 수 있는 공통 인프라에 의존할 수 있습니다. 결과는 유연하고 실시간 협력을 위한 취약한 통합으로부터의 전환입니다.

플랫폼의 또 다른 중요한 부분은 거버넌스입니다. 에이전트가 더 많은 책임을 맡을수록, 가시성이 중요해집니다. 기업은 의사 결정이 어떻게 이루어지는지, 작업이 시스템 간에 어떻게 전달되는지, 제어 경계가 어디에 있는지 이해해야 합니다. BAND는 런타임 수준에서 감시를 도입하여 팀이 상호 작용을 모니터링하고 필요에 따라 개입할 수 있도록 해결합니다.

조정이 실제 병목 현상이 되는 이유

BAND의 출시 시점은 AI가 배포되는 방식에 대한 더广泛한 전환을 반영합니다.

기업의 AI 채택이 가속화되고 있으며, AI는 점점 더 핵심 애플리케이션에 통합되고 있습니다. 그러나 모델 기능은 빠르게 발전했지만, 복잡한 에이전트 생태계를 관리하는 데 필요한 인프라는 뒤처졌습니다. 이는 불균형을 생성합니다. 더 많은 에이전트가 배포되고 있지만, 확장 가능하거나 신뢰할 수 있는 시스템은 더 적습니다.

결과는 조정이, 능력은 아니지만, 제한 요인으로 변하고 있습니다. 시스템은 개별 에이전트가 비능률적이지 않기 때문에 실패하지 않습니다. 구조화된 및 예측 가능한 방식으로 함께 작동할 수 없기 때문에 실패합니다. 거버넌스는 아직 미성숙하며, 상호 운용성은 일관성이 없으며, 많은 조정은 여전히 수동 개입에 의존합니다.

이러한 문제를 해결하려면 점진적인 개선만으로는 충분하지 않습니다. 다중 에이전트 환경을 위한 새로운 인프라 계층이 필요하다는 것을 나타냅니다.

도구에서 에이전트 인터넷으로

BAND의 장기적인 비전은 내부 기업 시스템을 넘어 확장됩니다. 플랫폼은 조직 경계를 넘어 상호 작용을 지원하도록 설계되어 있으며, 에이전트가 회사 내에서뿐만 아니라 SaaS 플랫폼, 파트너 생태계,甚至 개인 AI 보조 도구를 통해 연결할 수 있습니다.

이것은 소프트웨어 시스템이 웹 서비스와 마찬가지로 자율적으로 상호 작용하는 “에이전트 인터넷”로의 더广泛한 진화를 암시합니다. 이 환경에서 워크플로우는 더 이상 단일 조직에 국한되지 않습니다. 에이전트는 회사, 시스템, 개인 간에 동적으로 작동하는 네트워크를 형성하며, 실시간으로 협력할 수 있습니다.

이 비전은 아직 개발 중이지만, 더 많은 조직이 다중 에이전트 아키텍처를 실험하면서 방향이 더 명확해지고 있습니다.

AI 스택의 새로운 계층

컴퓨팅의 주요 전환은 항상 모든 것을 가능하게 하는 기본 레이어에 의존했습니다. 인터넷은 단지 웹사이트만으로 확장되지 않았습니다. 시스템이 신뢰할 수 있는 방식으로 통신할 수 있도록 하는 공유 프로토콜 덕분에 확장되었습니다. 클라우드 컴퓨팅은 분산 인프라를 관리할 수 있는 오케스트레이션 레이어가 있기 때문에 실제로 가능했습니다. 모바일 생태계는 응용 프로그램과 서비스를 연결하는 표준화된 인터페이스에 의존했습니다.

다중 에이전트 AI 시스템은 유사한 간격을 노출하기 시작했습니다. 산업은 점점 더 강력한 에이전트를 구축하는 데 빠른 진도를 보였지만, 배포된 에이전트가 어떻게 조정되는지에 대한 관심은 상대적으로 적었습니다. 결과적으로, 많은 기업 시스템은 오늘날 연결된 구성 요소의 모음으로 보다 유연한 워크플로우와 유사합니다. 복잡성은 에이전트 자체에서 비롯되지 않습니다. 에이전트 간의 상호 작용에서 비롯됩니다.

조정이 기능이 아닌 인프라라는 것을 인식하고 있습니다. 에이전트가 컨텍스트를 교환하고, 작업을 위임하며, 정의된 경계 내에서 작동할 수 있는 일관된 방법이 없으면, 작은 배포를 넘어서 확장하는 것이 어려워집니다. 여기서 상호 작용 레이어의 아이디어가 형성되기 시작합니다. 아직 완전히 정의된 카테고리는 아니지만, AI 스택의 필수적인 진화입니다.

BAND는 이 공간에 진입하고 있습니다. 이 레이어가 기업 아키텍처의 표준 부분이 될지 여부는 아직 명확하지 않지만, 해결하는 기본 문제는 이미 명백합니다.