Stibo Systems, 마스터 데이터에서 관리형 AI 에이전트를 위한 AgentWorkx를 출시

Stibo Systems는 2026년 9월 29일 AgentWorkx를 발표했습니다, 마스터 데이터 관리(MDM) 내에서 AI 에이전트를 구축, 배포 및 관리하기 위한 프레임워크와 Stibo Systems Agents라 부르는 에이전트 포트폴리오를 함께 공개했습니다. 첫 번째 릴리스에는 두 개의 즉시 사용 가능한 에이전트가 포함됩니다.

STEP에서 에이전트형 AI를 적용하는 두 가지 방법

이번 발표는 고객에게 MDM에 에이전트형 AI를 적용할 두 가지 경로를 제공합니다. 일반적인 MDM 워크플로에 대해 Stibo Systems가 구축하고 지원하는 에이전트를 사용할 수 있으며, 또는 비즈니스 고유의 요구에 맞게 자체 에이전트를 구축하고 구성할 수도 있습니다. 두 옵션 모두 동일한 AgentWorkx 프레임워크를 통해 실행되며, Stibo Systems 플랫폼인 STEP의 관리, 역할, 권한 및 기업 제어 범위 내에서 이루어집니다.

AgentWorkx는 MDM 에이전트를 생성하고 운영하는 데 필요한 도구들을 하나의 프레임워크로 통합합니다: 에이전트 갤러리, 에이전트를 구축·구성하는 스튜디오, 오케스트레이션 및 거버넌스. 자체 에이전트를 구축하기로 선택한 조직은 Stibo Systems의 제품 및 엔지니어링 팀이 사용하는 동일한 프레임워크에 접근할 수 있으며, 고객이 만든 에이전트는 플랫폼의 제어 범위 내에 머무릅니다.

첫 번째 즉시 사용 가능한 에이전트와 에이전트 라이브러리

첫 번째 릴리스에는 두 개의 즉시 사용 가능한 에이전트가 포함됩니다. Upload Anything AGT는 구조화된 데이터와 비구조화된 데이터를 플랫폼으로 가져오며, 회사는 이를 통해 수개월이 걸리던 온보딩 프로세스를 며칠로 단축한다고 밝혔습니다. Content Optimizer Agent는 관리되는 제품 속성과 비즈니스 컨텍스트를 활용해 제품 설명, SEO 콘텐츠 및 마케팅 카피를 생성합니다. Stibo Systems는 두 에이전트 모두 고객이 기본 기능을 직접 구축할 필요 없이 MDM 워크플로를 에이전트형 경험으로 전환하도록 설계되었다고 말했습니다.

회사의 에이전트 라이브러리는 STEP을 통해 데이터가 이동하는 방식—데이터 수집, 신뢰성 확보, 활용—에 따라 구성된 24개의 현재 이용 가능 및 예정 에이전트를 나열하고 있으며, 페이지에서는 이를 통합된 에이전트형 거버넌스 레이어라고 설명합니다. 라이브러리에 따르면, Upload Anything는 공급업체가 데이터 수집을 수행하도록 안내하고, 형식이나 완전성에 관계없이 제출된 데이터를 대상 스키마와 분류 체계에 자동 매핑하며, 다양한 파일 구조에서 속성을 추출하고, 완전성을 검증하고 누락을 표시하여 공급업체 제품 데이터 온보딩을 주 단위에서 시간 단위로 단축합니다.

라이브러리는 Content Optimizer가 관리되는 STEP 속성을 활용해 모든 언어와 카탈로그 규모에서 채널별 설명, 마케팅 카피, SEO 콘텐츠 및 풍부한 제품 상세 정보를 생성한다고 설명합니다. 자율성 설정은 인간이 검토한 제안부터 완전 자동 게시까지 범위가 있으며, 라이브러리는 이 에이전트가 콘텐츠 게시 속도를 최대 10배까지 향상시킨다고 평가합니다.

라이브러리에 나열된 기타 에이전트로는 Data Quality가 있으며, 이는 완전성 규칙, 채널 사양 및 일관성 검사를 기반으로 카탈로그를 스캔하고 신뢰도가 낮은 문제를 인간 검토로 라우팅합니다; Classification은 제품을 올바른 카테고리와 계층 구조에 자동으로 할당합니다; Business Rules Agent는 자연어 요구사항을 작동하는 STEP 비즈니스 규칙으로 변환합니다; GraphQL Query Writer는 평문 설명으로부터 GraphQL 쿼리를 생성합니다; Entity Creation Agent는 새 레코드가 생성되기 전에 MDM 및 기타 신뢰할 수 있는 소스에서 기존 레코드를 검색합니다; 그리고 Data Steward Copilot은 컨텍스트, 이력 및 권고안을 제공하면서 인간 판단을 유지합니다.

플랫폼 기반 및 향후 계획

CEO Adrian Carr는 이번 발표를 데이터 신뢰성과 연결했습니다. “AI 에이전트가 기업 업무의 더 많은 부분을 담당하게 되면서, 제약은 그 아래의 데이터가 기계 속도로 의사결정을 내릴 만큼 신뢰할 수 있는가 하는 것입니다,”라고 그는 말하면서, Stibo Systems가 에이전트가 논의 주제가 되기 훨씬 이전에 그 기반을 구축했으며, 이는 AI가 가치를 제공하기 위한 핵심 요소임을 입증했다고 덧붙였습니다.

Chief Product & Growth Officer Neda Nia는 AI 논의가 “우리가 만들 수 있나요?”에서 “우리가 신뢰하고, 확장하며, ROI를 입증할 수 있나요?”로 전환되고 있다고 말했습니다. 그녀는 에이전트의 정밀도와 성능이 점점 데이터와 그 배경 컨텍스트의 품질에 의존한다고 언급하며, AgentWorkx를 고객이 MDM의 관리된 환경 내에서 혁신을 이루는 방법으로 제시했으며, 새로운 세대의 섀도우 AI를 만들 필요가 없다고 강조했습니다.

AgentWorkx는 제품, 고객, 공급업체 및 위치와 같은 도메인 전반에 걸친 관계 관리, 의미론적 데이터 기반, 역할 기반 접근 제어, 감사 가능성, 통합 등 플랫폼에 이미 내장된 MDM 기능을 기반으로 구축됩니다. Stibo Systems는 즉시 사용 가능한 에이전트 포트폴리오와 AgentWorkx를 통한 유연성을 모두 확대할 계획이며, 고객이 선호하는 모델을 MDM 환경에 도입하는 작업도 포함된다고 밝혔습니다. Nia는 모든 기업이 고유한 데이터, 컨텍스트 및 조직 지식을 보유하고 있으며, 회사의 역할은 신뢰와 통제를 포기하지 않고 고객이 이를 활용하도록 돕는 것이라고 덧붙였습니다.

Stibo Systems는 자신을 마스터 데이터 관리 분야에서 가장 큰 독립 공급업체이자 신뢰받는 인텔리전스 플랫폼이라고 부르는 기업이라고 설명합니다. 이 회사는 덴마크 아르후스에 본사를 두고 있으며, Stibo Software Group의 자회사로 운영되며, 해당 그룹은 기반 소유권을 통해 장기적인 관점을 제공한다고 말합니다. 프레임워크에 관심이 있는 조직은 에이전트 라이브러리를 통해 사전 관심을 등록할 수 있습니다.