앤트로픽·AWS·오픈AI 外, ‘에이전틱 AI 재단’ 출범···기술 표준화 나선다

앤트로픽, 아마존웹서비스(AWS), 구글, 마이크로소프트(MS), IBM, 오픈AI 등 주요 기술 기업이 AI 에이전트의 공통 표준을 마련하기 위해 협력한다. 이는 CIO에게 더 넓은 선택지를 제공하는 동시에, 특정 벤더 플랫폼에 대한 의존도를 낮추는 계기가 될 전망이다.

지난 9일 출범한 에이전틱 AI 재단(Agentic AI Foundation, AAIF)은 에이전트가 데이터에 접근하고 비즈니스 시스템과 상호작용하는 공통 프로토콜을 개발하는 것을 목표로 한다. 독점 도구에 의존하는 시장 구조가 에이전틱 AI의 폭넓은 도입을 제한할 수 있다는 우려가 커지고 있기 때문이다.

초기 에이전틱 AI 도입 사례 중 상당수는 맞춤형 커넥터나 특정 벤더의 프레임워크에 의존하고 있어, 프로젝트가 확장되면 다른 도구를 통합하기 어렵다는 문제가 발생한다. 최근 퓨처럼 그룹 보고서는 에이전트 기반 환경이 파편화되고 일관성이 부족하다고 지적하며, 개방형 사양이 없다면 향후 기업의 비용과 거버넌스 리스크가 커질 수 있다고 경고했다.

AAIF의 목표는 에이전트가 인증을 수행하고, 맥락을 공유하며, 여러 시스템을 가로지르며 작업을 실행하는 방식을 합의해 에이전트 간 협업을 더 쉽게 만드는 데 있다.

앤트로픽은 이미 업계에서 채택되고 있는 MCP(Model Context Protocol)를 AAIF의 핵심 출발점으로 제공했다. 여기에 블록(Block)의 구스(goose)와 오픈AI의 AGENTS.md도 초기 프로젝트 세트에 포함되면서, 재단은 완전히 새 표준을 만드는 대신 이미 자리 잡은 구성요소 위에서 활동을 시작할 수 있게 됐다.

증가하는 리스크가 표준화를 주도

최근 기업은 에이전틱 AI를 실험하는 과정에서 예상치 못한 종속과 통합 복잡성에 부딪히며 아키텍처 리스크를 노출하고 있다. 분석가들은 그 근본적인 문제로, 에이전트가 특정 플랫폼 환경에 맞춰 학습한 작업 방식이 보이지 않는 종속성을 만들어낼 수 있다는 점을 지적한다.

그레이하운드 리서치 최고 애널리스트 산치트 비르 고기아는 “에이전틱 플랫폼에서는 종속성이 시스템 구조가 아니라 에이전트가 일하는 방식에 녹아들어 있다. 겉으로는 모듈형처럼 보이지만, 실제로 기업이 다른 플랫폼으로 옮기거나 기술을 다양화하려 하면 예상보다 훨씬 복잡하게 얽혀 있는 경우가 많다”라고 말했다.

카덴스 인터내셔널의 수석 부사장인 툴리카 실도 같은 견해를 보였다. 실은 기업이 에이전틱 AI를 도입할 경우 특정 벤더의 독점 프로토콜과 인프라에 묶일 위험이 크고, 그 결과 유연성이 떨어지며 전환 비용도 높아진다고 설명했다. 그는 AAIF 출범이 “기업이 에이전틱 AI를 보다 신뢰할 만한 방식으로 도입하게 하며, AI 선택에 대한 통제력을 높일 수 있도록 돕는다”라고 분석했다.

공통 표준이 아키텍처를 바꾸는 방식

핵심은 여러 벤더가 실제 운영 환경에서 쓸 수 있는 인터페이스와 안전 규칙에 합의할 수 있느냐다. 분석가들은 이 합의가 이루어지느냐에 따라 AAIF가 기업용 에이전트 도입의 핵심 기반으로 자리 잡을지, 아니면 영향이 제한적인 또 하나의 표준화 시도로 남게 될지가 결정될 것이라고 보고 있다.

IDC 리서치 부사장 샤라스 스리니바사무르티는 “현재 생성형 AI 사용례의 약 70%가 오픈 파운데이션 모델을 기반으로 하고 있으며, 기업의 80% 이상이 생성형 AI 애플리케이션 스택에서 오픈소스를 매우 중요하게 평가하고 있다. 특히 개발과 미세 조정 단계에서 이런 경향이 두드러진다. 결과적으로 기업은 이미 개방형 환경을 전제로 아키텍처를 설계하고 있다”라고 말했다.

공통 프로토콜은 이런 변화에 속도를 더할 수 있다. 옴디아(Omdia) 최고 애널리스트 리안 지에 수는 에이전트 상호운용성을 위한 공통 표준이 AI 아키텍처의 설계와 배포 방식을 근본적으로 재편할 가능성이 있다고 분석했다.

수는 “먼저 에이전틱 AI 애플리케이션이 특정 벤더의 폐쇄적 구조에서 벗어나 플러그앤플레이가 가능한 모듈형·조합형 시스템으로 전환될 가능성이 있다. 또한 기업은 특정 환경에 얽매이지 않고 워크로드를 여러 환경 간에 쉽게 이동할 수 있는 이식성을 확보하게 된다”라고 설명했다.

수는 명확한 표준이 거버넌스와 오케스트레이션 수준까지 개선할 수 있다고 덧붙였다. 투명한 감독 체계와 일관된 통합 규칙이 마련되면, 기업이 다중 에이전트 워크플로우를 더 효율적으로 조율할 수 있다는 설명이다. 그는 “정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 대규모로 만들어내기 위해서는 이러한 매끄러운 오케스트레이션이 필수”라고 말했다.

벤더 연합의 미래는?

표준화 논의가 탄력을 받고 있지만, 분석가들은 실제 구현이 시작되면 벤더 간 협력을 유지하는 일이 더 어려울 수 있다고 지적했다.

고기아는 AAIF의 실제 과제가 기술이 아니라 실행 과정에서 드러나는 행동적 측면에 있을 것이라고 진단했다. 그는 많은 벤더가 문서 단계에서는 쉽게 합의하더라도 실제 운영에서는 흔들리는 경우가 잦다고 설명했다. 특히 에이전틱 AI 시스템의 복잡성이 이러한 문제를 더욱 키운다고 그는 분석했다.

고기아는 “에이전틱 AI는 단순한 인프라가 아니다. 소프트웨어에 자율적 의사결정이 그대로 코드화된 구조다. 에이전트가 예상과 다르게 움직이거나, 표준과 구현이 어긋나면 문제는 단순한 시스템 버그에 그치지 않는다. 법적 리스크, 운영 장애, 평판 훼손까지 이어질 수 있다”라고 설명했다.

수도 협력이 가능하다는 점에는 동의했지만, 보장되지는 않는다고 평가했다. 그는 “주요 벤더가 에이전트 거버넌스, API, 안전 프로토콜에 공통으로 합의하는 것은 현실적으로 가능하지만 매우 도전적인 일”이라며, 높아지는 기대치와 규제 압력을 난제로 꼽았다.

실은 향후 진전을 가늠할 수 있는 초기 지표로 MCP와 AGENTS.md의 실제 운영 환경 확대, 벤더 간 공동 거버넌스 지침, 그리고 여러 플랫폼에서 일관되게 동작하는 감사 및 에이전트 간 통신 도구를 꼽았다. 그는 “기업이 이런 도구와 안전 체계를 개념 증명(PoC) 수준이 아니라 대규모 운영 환경에서 활용할 수 있을 때, 비로소 표준이 제대로 작동하고 있다고 볼 수 있을 것”이라고 말했다.
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