Databricks Agent Bricks와 Mosaic AI: 엔터프라이즈 AI 에이전트 개발의 혁신

핵심 기술: Databricks는 Data + AI Summit 2025에서 AI 에이전트의 생성, 평가 및 최적화 과정을 자동화하는 Agent Bricks와 엔터프라이즈 데이터 기반 추론을 위한 Mosaic AI를 발표했습니다. 이는 복잡한 엔터프라이즈 AI 에이전트 구축의 난제를 해결하는 것을 목표로 합니다.

기술적 세부사항:
* Mosaic AI: 엔터프라이즈 데이터를 기반으로 심층적인 추론을 수행하는 AI 시스템 구축을 위한 기반 플랫폼입니다.
* Agent Bricks: AI 에이전트 라이프사이클 전반을 자동화하는 혁신적인 제품입니다.
* 자동 평가 스위트 생성: 도메인 및 데이터에 맞춤화된 벤치마크를 합성하여 레이블링된 데이터 없이도 품질 평가를 수행합니다.
* LLM 기반 평가: 대규모 언어 모델을 평가자로 사용하여 주관적 인간 판단을 대체하는 일관성 있는 품질 지표를 제공합니다.
* 자동화된 다차원 최적화: 프롬프트, 검색 방법, 벡터 필터링, 에이전트 오케스트레이션을 자동 튜닝하여 정확성과 비용을 최적화합니다.
* 인간 피드백으로부터의 에이전트 학습 (ALHF): 도메인 전문가가 자연어로 제공하는 피드백(예: 오래된 데이터 무시, 검색 로직 개선)을 시스템이 자동으로 기술적 개선으로 변환합니다.
* 내장된 거버넌스 및 보안: Databricks의 데이터 거버넌스 도구와 통합되어 규정 준수 및 운영 제어를 보장합니다.
* Databricks 생태계 통합: MLflow 3.0, Unity Catalog, Mosaic AI Vector Search와 연동됩니다.

개발 임팩트:
* 재현 가능하고 객관적인 평가: 에이전트 품질을 일관되게 유지하고, 출시 초기부터 프로덕션 수준의 품질을 확보합니다.
* 비용 효율성: 기존 LLM 대비 최대 10배 낮은 추론 비용을 달성하여 대규모 배포를 경제적으로 만듭니다.
* 확장성: 수십억 개의 벡터를 지원하는 벡터 검색 인프라를 통해 대규모 의미 검색 및 RAG 애플리케이션을 지원합니다.
* 지속적인 개선: 통합 모니터링 및 피드백 루프를 통해 에이전트가 배포 후에도 지속적으로 발전합니다.
* AI 개발 민주화: 비기술적인 도메인 전문가도 직접 에이전트 동작에 영향을 줄 수 있도록 지원합니다.

주요 활용 시나리오:
* 구조화된 정보 추출
* 신뢰할 수 있는 지식 지원 (정확하고 인용 가능한 답변 제공)
* 다중 에이전트 오케스트레이션
* 맞춤 텍스트 변환 (콘텐츠 생성)