“데이터 파이프라인부터 배포까지 AI가 처리”···데이터브릭스, 자율형 AI 에이전트 ‘지니 코드’ 출시

지니 코드는 데이터 파이프라인 구축, 장애 디버깅, 대시보드 배포, 운영 시스템 유지관리 등의 작업을 수행하는 자율형 에이전트다. 데이터브릭스에 따르면, 데이터분석 업무를 기반으로 테스트한 결과 지니 코드의 성공률은 기존 코딩 에이전트의 32.1%에서 77.1%로 높아진 것으로 나타났다.

지니 코드는 기존에 출시된 자연어 기반 데이터 질의 기능인 지니(Genie)의 확장 기능이다. 이 기능은 데이터 거버넌스 및 메타데이터 관리 시스템인 유니티 카탈로그(Unity Catalog)에 저장된 컨텍스트와 의미 정보를 기반으로 작동한다. 또한 데이터 계보(lineage), 사용 패턴, 비즈니스 의미 등을 분석해 운영 환경에서 활용 가능한 수준의 코드를 생성하고 검증한다. 아울러 기존 거버넌스 정책과 접근 제어 규칙도 자동으로 준수하도록 설계됐다.

주요 기능을 살펴보면, 머신러닝 워크플로우 전 과정(모델 설계·작성·배포·최적화)을 처리하고 실험 내용을 ML 관리 시스템인 ML플로우(MLflow)에 기록한다. 데이터 엔지니어링 측면에서는 스테이징과 운영 환경 간 차이를 고려한 파이프라인 설계, 변경 데이터 캡처(CDC) 워크플로우 구축, 데이터 품질 기준 적용 등을 수행한다. 또한 레이크플로우(Lakeflow) 파이프라인과 AI 모델을 백그라운드에서 모니터링하며, 에이전트 실행 기록을 분석해 환각(hallucination) 오류를 수정하는 기능도 포함됐다.

데이터브릭스 공동창립자 겸 CEO 알리 고드시는 “소프트웨어 개발이 코드 지원에서 에이전틱 엔지니어링으로 전환된 것처럼, 데이터 팀의 업무 방식도 같은 변화를 맞이하고 있다”라며 “AI 에이전트가 전문가의 지침 하에 실제 업무를 수행하는 ‘에이전틱 데이터 워크(Agentic Data Work)’ 시대가 열리고 있다”고 말했다.

한편 데이터브릭스는 AI 에이전트 평가 및 강화학습 전문 기업 쿼션트 AI(Quotient AI)를 함께 인수했다고 밝혔다. 쿼션트는 에이전트 성능을 자동으로 모니터링하고 성능 저하(regression)를 조기 탐지하며, 강화학습 기반 피드백 루프를 통해 에이전트의 지속적인 성능 개선을 지원하는 기술을 보유하고 있다. 쿼션트 창업진은 깃허브 코파일럿(GitHub Copilot)의 품질 개선을 주도한 AI 코딩 평가 전문가들로 구성돼 있다. 데이터브릭스는 이번 인수를 통해 지니 코드에 지속적 평가 기능을 내장할 계획이다.
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