BAND, AI 에이전트를 위한 조정 계층 구축을 위해 1,700만 달러의 시드 라운드 자금을 확보하다

BAND는 Sierra Ventures, Hetz Ventures, 및 Team8의 지원을 받아 1,700만 달러의 시드 라운드 자금을 확보하며 기업 AI의 가장 간과되는 도전 중 하나인 영역에 진입하였다.

문제는 더 이상 에이전트를 구축하는 것이 아니다. 그것은 에이전트들이 함께 작동하도록 하는 것이다.

기업들이 엔지니어링, 보안, 운영 워크플로우 전반에 걸쳐 점점 더 많은 수의 AI 에이전트를 배포함에 따라, 조정은 병목 현상이 되고 있다. 협력 시스템으로 작동해야 하는 것이 종종 도구의 단편적인 네트워크로 끝나며, 팀은 수동으로 컨텍스트를 전달하고 확장되지 않는 취약한 연결을 유지한다.

BAND의 접근 방식은 에이전트를 위한 전용 상호 작용 계층을 도입함으로써 직접적으로 그 간격을 해결하는 것을 중심으로 한다.

단일 에이전트에서 시스템으로의 전환

기업 AI의 첫 번째 물결은 독립된 도구로 정의되었다. 공조석과 작업별 에이전트는 즉각적인 가치를 제공했지만, 대체로 서로 분리되어 있었다.

그 모델은 이미 한계를 보여주고 있다. 조직은 현재 계획, 실행, 모니터링, 최적화를 처리하는 다중 에이전트 시스템을 실험하고 있다. 이론적으로 이것은 더 강력하고 유연한 워크플로우를 생성한다. 실제로 이것은 새로운 복잡성의 계층을 도입한다.

공유된 방식으로 통신할 수 없는 경우, 이러한 에이전트는 수동 조정을 의존한다. 개발자는 워크플로우를 함께 조립하고, 시스템 전반에 걸쳐 컨텍스트를 유지하며, 개별 에이전트에서 발생하는 것이 아니라 에이전트 간의 상호 작용에서 발생하는 오류를 해결한다. 협조적인 시스템처럼 느껴야 하는 것이 분리된 부분의 모음으로 작동한다.

이것이 BAND가 진입하는 환경이다.

상호 작용 계층 구축

BAND의 플랫폼은 기존 프레임워크와 도구 위에 위치하여, 에이전트가 구축되는 방법이나 위치와 관계없이 통신하고 협력할 수 있도록 설계되었다. 에이전트가 LangChain 또는 CrewAI와 같은 프레임워크를 사용하여 개발되거나, SaaS 플랫폼에 내장되거나, 독립된 보조로 작동하는 경우, 목표는 에이전트에게 공유된 상호 작용 계층을 제공하는 것이다.

이것은 다중 에이전트 시스템이 구축되는 방식을 변경한다. 에이전트 간의 연결을 하드코딩하는 대신, 개발자는 에이전트가 서로를 발견하고, 컨텍스트를 교환하며, 동적으로 작업을 위임하는 공통 인프라에 의존할 수 있다. 결과는 취약한 통합에서보다 유연하고 실시간 협력으로의 전환이다.

플랫폼의 또 다른 중요한 부분은 거버넌스이다. 에이전트가 더 많은 책임을 지게됨에 따라, 가시성이 중요해진다. 기업은 어떻게 결정이 내려지고, 어떻게 작업이 시스템 간에 전달되고, 어디에 제어 경계가 있는지 이해해야 한다. BAND는 런타임 수준에서 감시를 도입함으로써 이를 해결하며, 팀이 상호 작용을 모니터링하고 필요에 따라 개입할 수 있도록 한다.

왜 조정이 실제 병목 현상이 되는가

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

기업의 AI 도입은 가속화되고 있으며, AI는 점점 더 핵심 애플리케이션에 내장되고 있다. 그러나 모델의 기능은 빠르게 발전했지만, 복잡한 에이전트 생태계를 관리하는 데 필요한 인프라는 뒤처졌다. 이것은 불균형을 생성한다: 더 많은 에이전트가 배포되고 있지만,真正로 확장 가능하거나 신뢰할 수 있는 시스템은 거의 없다.

결과는 조정이, 능력은 아니지만, 실제 병목 현상이 되고 있다. 시스템은 개별 에이전트가 무효가 아니라는 이유로 실패하지 않는다. 시스템은 구조화되고 예측 가능한 방식으로 함께 작동할 수 없기 때문에 실패한다. 거버넌스는 아직 미숙하며, 상호 운용성이 일관성이 없으며, 많은 조정은 여전히 수동 개입에 의존한다.

이러한 문제를 해결하려면 점진적인 개선만으로는 충분하지 않다. 이것은 다중 에이전트 환경을 위한 새로운 인프라 계층이 필요하다는 것을 가리킨다.

도구에서 “에이전트 인터넷”으로

BAND의 장기적인 비전은 내부 기업 시스템을 넘어선다. 플랫폼은 내부적으로만 에이전트 간의 상호 작용을 지원하는 것을 넘어, SaaS 플랫폼, 파트너 생태계, 그리고 잠재적으로 개인 AI 보조를 포함한 조직 경계를 넘어 에이전트 간의 상호 작용을 지원하도록 설계되었다.

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

그 비전은 아직 개발 중이지만, 더 많은 조직이 다중 에이전트 아키텍처를 실험함에 따라 방향은 더 분명해지고 있다.

AI 스택의 새로운 계층

컴퓨팅의 각 주요 전환은 실제로 모든 것을 가능하게 하는 기본 계층에 의존했다. 인터넷은 단지 웹사이트만으로 확장되지 않았다. 시스템이 신뢰할 수 있게 통신할 수 있는 공유 프로토콜이 있었기 때문이다. 클라우드 컴퓨팅은 분산 인프라를 관리할 수 있는 오케스트레이션 계층이 있기 때문에 실제로 가능해졌다. 모바일 생태계는 응용 프로그램과 서비스를 연결하는 표준화된 인터페이스에 의존했다.

다중 에이전트 AI 시스템은 유사한 간격을 노출하기 시작했다. 산업은 점점 더 능력 있는 에이전트를 구축하는 데 빠른 진행을 보였지만, 배포된 에이전트 간의 조정을 위한 관심은 상대적으로 적다. 결과적으로, 많은 기업 시스템은 오늘날 협조적인 워크플로우와는 거리가 먼, 느슨하게 연결된 구성 요소의 모음과 유사하다. 복잡성은 에이전트 자체에서 오는 것이 아니다. 에이전트 간의 상호 작용에서 오는 것이다.

조정이 특성만이 아닌 인프라라는 것이 나타나고 있다. 에이전트가 컨텍스트를 교환하고, 작업을 위임하며, 정의된 경계 내에서 작동할 수 있는 일관된 방법이 없는 경우, 작은 배포를 넘어서 확장하는 것이 어려워진다. 이것이 상호 작용 계층 개념이 형성되기 시작하는 곳이다. 아직 완전히 정의된 카테고리는 아니지만, AI 스택의 필수적인 진화이다.

BAND는 그 필요성이 더 이상 무시할 수 없게 되는 순간에 이 공간에 진입한다. 이 계층이 기업 아키텍처의 표준 부분이 될지는 아직 보이지 않는다. 그러나 해결하는 기본 문제는 이미 분명하다.