"AI 에이전트"가 정확히 무엇을 의미하는지에 대해서는 의견이 분분하지만, 그 인기는 식을 줄 모릅니다. 광범위하게 볼 때, 이른바 '에이전트'는 단순한 챗봇의 기능을 넘어 여러 단계에 걸쳐 스스로 결정을 내리고 사람을 대신하여 행동을 실행한다는 것을 약속합니다. 어떤 에이전트는 온라인 쇼핑을 돕고, 또 다른 에이전트는 공장의 효율성을 높이는 등, 다양한 수준의 자율성을 가지고 도움을 줄 수 있습니다.
이러한 배경 속에서 신생 AI 스타트업인 Across AI가 복잡한 기업 워크플로우를 위한 '다이내믹 메모리 시스템(dynamic memory system)'을 개발하며 베일을 벗었습니다. 특히 이 회사는 비교적 최근에 자신이 설립했던 이전 스타트업을 IBM에 매각했던 창업자가 주도하고 있습니다.
Across AI는 주요 수익 담당 임원(CRO)과 영업팀 같은 기업 고객사를 목표로 하며, 이들의 내부 및 외부 기업 데이터 소스 전반에 연결되는 플랫폼을 제공합니다. 이를 통해 공유되는 '에이전트 메모리(agentic memory)'를 구축하여, 새로운 영업 기회를 파악하고 검증하며, 영업팀이 고객에게 던져야 할 질문까지 제안할 수 있습니다.
Across AI의 공동 창립자이자 CEO인 (위 사진, 중앙)는 TechCrunch와의 인터뷰에서 "영업팀은 제품, 고객, 경쟁사, 또는 최적의 프로세스에 대한 정보가 필요할 때 필요한 정보를 얻는 데 어려움을 겪는다"고 지적했습니다.
(중략)
Across AI의 접근 방식은 과거의 경험과 인사이트를 바탕으로, 단순한 검색을 넘어 능동적으로 다음 행동을 제안하는 것이 핵심입니다.
(중략)
Across AI의 모델은 기업의 기존 데이터 흐름에 깊숙이 통합되어 작동합니다.
(중략)
Across AI의 가장 혁신적인 점은 단지 데이터를 모으는 것을 넘어, '기억'을 만들어낸다는 것입니다. 이 기억은 과거의 상호작용, 성공 사례, 그리고 미해결 문제들을 연결하고, 이를 기반으로 다음에 필요한 지식이나 다음 단계를 역으로 추론합니다.
(중략)
이러한 접근 방식은 복잡한 대규모 언어 모델(LLM)의 한계였던 '기억의 지속성'과 '상황적 맥락 유지' 문제를 해결하는 데 중점을 둡니다.
(중략)
이러한 혁신 덕분에 사용자는 단순한 검색 엔진 사용자가 아니라, 자신만의 '전문 지식 저장소'와 대화하는 것처럼 느끼게 됩니다.