- AI 에이전트 실패 원인 12가지 함정으로 체계화… 환각·불충분한 탐색이 주요 요인- 에이전트 간 통신 프로토콜 강화로… 오류 줄이고 실행 시간 22.3% 단축- IITP 국책과제 핵심 성과… MS 주도 AIOps 워크숍서 국내 산학 컨소시엄 유일 채택 AI·클라우드 소프트웨어 기업 오케스트로(대표 김범재, 김영광)와 한양대학교 분산데이터처리시스템 연구실(지도교수 이경용)이 공동 연구한 AI 에이전트 기반 클라우드 장애 분석 논문이 컴퓨터 시스템 분야 학술대회인 ‘ASPLOS 2026’의 AIOps 워크숍에 최종 채택됐다고 30일 밝혔다. ASPLOS(ACM International Conference on Architectural Support for Programming Languages and Operating Systems)는 컴퓨터 아키텍처, 운영체제, 프로그래밍 언어 등 시스템 분야 전반을 다루는 CORE 랭킹 A* 등급의 학술대회이며, 해당 워크숍은 2020년부터 마이크로소프트가 주도해 온 클라우드 지능화 분야 포럼이다. 이번 논문은 ‘Why Do AI Agents Systematically Fail at Cloud Root Cause Analysis?’를 주제로 거대언어모델(LLM) 기반 AI 에이전트가 클라우드 근본원인분석(RCA) 과정에서 겪는 한계를 공학적으로 분석했다. 연구팀은 5개 모델을 대상으로 총 1675회의 실행과 약 13억 8000만 개의 토큰을 투입하는 실험을 진행해 실패 원인을 12가지 유형으로 체계화했다. 분석 결과 AI 에이전트의 주요 실패 요인은 데이터 해석상의 환각(71.2%)과 불충분한 탐색(63.9%)으로 확인됐다. 이러한 문제는 모델의 성능과 무관하게 공통적으로 나타나, 에이전트 프레임워크의 구조적 결함이 주요 병목 지점임이 밝혀졌다. 연구팀은 프롬프트 수정 대신 에이전트 간 통신 프로토콜을 강화하는 구조적 개선을 통해 오류를 최대 15%포인트 감소시키고 실행 시간은 22.3% 단축하는 성과를 도출했다. 에이전트 간 코드, 실행 결과, 예외 정보 등을 더 풍부하게 공유하는 방식은 정확도와 효율 개선에 효과가 있는 것으로 나타났다. 학술대회 현장에서는 논문 발표 직후 마이크로소프트 리서치를 비롯한 글로벌 빅테크 연구진과 주요 대학 연구진의 질의가 이어졌으며, 산·학계 연구자들은 LLM 기반 근본원인분석의 핵심 실패 요인으로 꼽힌 ‘에이전트 파이프라인의 구조적 한계’와 이를 극복하기 위한 ‘멀티 에이전트 프레임워크’ 기반의 개선 방향에 주목했다. 모델 세대별 환각 추이와 컨텍스트 확장의 부작용 등 독창적인 실험 결과에도 질문이 집중됐으며, 자가 성찰 메커니즘과 RCA 특화 모델 등 차세대 AI 운영 기술을 둘러싼 의견 교류도 활발히 이뤄졌다. 이번 연구는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 주관하는 ‘클라우드 장애 극복을 위한 AI 어시스턴트 기반 운영·관리 자동화 기술 개발’ 과제의 핵심 성과다. 오케스트로와 한양대학교 이경용 교수 연구팀이 컨소시엄을 구성해 공동 수행했으며, 글로벌 빅테크가 주도해 온 AIOps 연구 분야에서 국내 연구팀이 치열한 경쟁을 뚫고 독보적인 연구 역량을 입증했다는 평가다. 김범재 오케스트로 대표는 “글로벌 빅테크 기업들이 주도하는 클라우드 인텔리전스 분야에서 오케스트로의 기술력이 세계 최고 수준임을 다시 한번 입증했다”며 “이번 연구 성과를 자사 플랫폼에 적용해 사람이 개입하지 않아도 장애를 스스로 해결하는 ‘자율 운영 클라우드’ 구현에 속도를 낼 것”이라고 밝혔다.

AI·데이터 인프라 솔루션 전문기업 HS효성인포메이션시스템이 기업 환경 변화에 대응하기 위한 ‘2026년 지속가능한 AI 전환 전략’을 발표했다. 25일 HS효성인포메이션시스템에 따르면 이번 전략의 핵심은 크게 네 가지로 구성된다. ‘파트너 에코시스템 강화’, ‘프라이빗 클라우드(Private Cloud) AI 인프라 확대’, ‘HS효성 AI 플랫폼 고도화’, ‘VSP One 데이터 플랫폼 강화’ 등이다. HS효성인포메이션시스템은 GPU 서버, 고성능 스토리지, 저전력 Arm 서버, 데이터 레이크, AIOps 등을 통합한 ‘HS효성 AI 플랫폼’을 통해 구축부터 운영까지 AI 인프라 전 과정을 지원하고 있다. 향후 DataOps, MLOps, LLMOps, AI 에이전트 등 활용 고도화 영역까지 포트폴리오를 확대한다는 계획이다. 또한 AI 연산 최적화를 중심으로 빠르게 진화하는 클라우드 환경에 맞춰 프라이빗 클라우드 기반 AI 인프라 수요에도 대응하고 있다. GPU 자원 관리와 AI 워크로드 운영을 통합한 ‘UCP 프라이빗 클라우드 AI’ 솔루션을 통해 모델 학습부터 추론, 운영까지 지원하는 풀스택 환경을 제공한다. 데이터 인프라 부문에서는 스토리지와 소프트웨어 정의 스토리지를 통합한 ‘VSP One’ 포트폴리오를 중심으로 랜섬웨어 대응과 재해복구 역량을 강화하고 있다.

모션 인식, 학습 및 평가가 가능한 인공지능(AI) 트레이닝 솔루션 통한 셀프 코칭고가의 동작인식 센서 없이 모바일 카메라 기반 비전 AI 모델 적용 가능 가상현실 스포츠실 솔루션 전문 기업인 코드리치(대표 송진우)가 클라우드 인공지능 솔루션 전문 기업인 넥스클라우드(대표 김진용)와 양 사의 기술력을 집약해 공동 개발 중인 지능형 인공지능(AI) 트레이닝 솔루션을 하반기 내에 제품 출시와 서비스를 시작할 계획이라고 24일 밝혔다. 양 사가 공동 개발 중인 제품인 인공지능(AI) 트레이닝 솔루션은 코드리치의 가상 스포츠실, 트레이닝 솔루션 기반위에 넥스클라우드의 비전 AI(Vision AI) 모델을 적용해 동작 감지, 학습 및 평가가 가능한 인공지능(AI) 트레이닝 솔루션을 목표로 한다. 이를 통해 통해 고가의 센서 장비 없이 모바일 카메라를 이용해 트레이닝, 안무 등에 대한 자세 평가, 교정이 가능해져 셀프 트레이닝과 셀프 코칭이 가능하게 된다. 코드리치는 가상스포츠실 솔루션 전문 기업으로 핵심 센서 원천 기술과 콘텐츠를 자체적으로 보유하고 있고 국내 200곳 이상의 가상 스포츠실(AR, 스크린)을 운영 중이다. 코드리치가 독자적으로 개발해 서비스하고 있는 스포츠 코칭(TCOACH2)은 데이터 및 영상 분석 기반 실감형 스포츠 훈련, 교육, 엔터테인먼트를 지원하며 단체 교육 및 융복합 학습을 위한 최고의 가상스포츠실 솔루션이다. 넥스클라우드는 클라우드 인공지능(AIOps) 전문 기업으로 인프라와 애플리케이션 이상 징후 탐지, 장애 예방 및 자동 처리 등의 기능을 제공하는 ‘쿠브에이아이옵스(KubeAIOps)’를 공개한 바 있고 최근에는 비전AI 기반 폭행, 화재 등 이상탐지 모델과 트레이닝과 안무 학습을 위한 모션 인식 학습 모델을 서비스하고 있다. 송진우 코드리치 대표는 “넥스클라우드의 비전 AI 모델과 기술 적용을 통해 한층 고도화된 인공지능 기반 가상 스포츠 솔루션을 선보일 수 되어 매우 기쁘게 생각하며 긴밀한 공동개발과 사업 협력을 통해 글로벌 경쟁력이 있는 인공지능 가상 스포츠 솔루션으로 글로벌 시장에 진출할 수 있을 것으로 기대한다”고 말했다.