코그니전트의 최고AI책임자(CAIO) 바박 호자트는 최근 저서 '에이전틱 엔터프라이즈'를 바탕으로 기업용 에이전트 시스템은 모델 성능보다 아키텍처가 성패를 좌우한다고 강조했다. 그는 접근 제어·책임소재·오케스트레이션·관찰성·감독 같은 주변 시스템이 모델 자체보다 중요하며, 개념증명(PoC)이 내부 데이터·애플리케이션에 접근할 수 있는 환경에서 샌드박싱을 거쳐야 실제 배포로 이어질 수 있다고 설명했다. 코그니전트는 약 35만 명 규모 조직에 약 200개의 에이전트를 연결한 다중 에이전트 시스템을 내부에 구축했으며, 이를 통해 에이전트 간 조정을 개인화·효율화해야 하고 서드파티 시스템과의 상호운용성이 중요하다는 점을 확인했다. 호자트는 LLM 기반 접근과 강화학습을 보완하는 진화적 계산(Evolutionary Strategies)이 일부 LLM 사후학습에서 더 우수한 결과를 더 낮은 비용으로 낼 수 있음을 보여줬다고 소개했다.

• •에이전트 시스템의 성패는 모델 성능보다 접근제어·오케스트레이션 같은 주변 아키텍처가 좌우한다고 주장
• •코그니전트, 약 35만명 조직에 약 200개 에이전트를 연결한 다중 에이전트 시스템 내부 운영
• •신뢰 시스템을 통한 중앙화된 감사·가드레일 집행이 필요하고 나머지 시스템은 분산 운영 가능
• •진화적 전략(Evolutionary Strategies)이 일부 LLM 사후학습에서 강화학습보다 저렴용으로 더 좋은 결과 도출
• •다중 에이전트 시스템의 돌발 행동 관리를 위해 표준화된 조정 피뢰토콜과 샌드박스 관찰이 필요