Brex는 자율 금융을 위해 기존의 에이전트 오케스트레이션에서 분산형 "에이전트 메시(Agent Mesh)"로 AI 전략을 전환하고 있다고 제임스 레지오(James Reggio) CTO가 밝혔습니다. 이 핀테크 회사는 일반 언어로 소통하는 독립적인 역할별 에이전트를 강조하는 이 새로운 접근 방식이 중앙 코디네이터에 의존하는 것보다 더 큰 자동화와 유연성을 가능하게 할 것이라고 믿고 있습니다.
레지오는 VentureBeat와의 인터뷰에서 Brex가 AI 기반의 완전 자동화를 통해 "사실상 사라지는 것"을 목표로 한다고 말했습니다. 회사는 좁고 특정 역할에서 작동하는 에이전트가 회사의 목적에 더 적합하도록 모듈화, 유연성 및 감사 가능성이 높다는 것을 발견했습니다. 아키텍처 목표는 기업 내 모든 관리자에게 Brex 내에서 단일 연락 창구를 제공하여 지출 관리, 출장 요청 및 지출 한도 승인을 포함한 모든 책임을 처리하는 것입니다.
금융 서비스 산업은 AI와 머신 러닝을 점점 더 많이 채택하고 있습니다. Brex의 이러한 움직임은 생성형 AI 에이전트가 코파일럿에서 자율 시스템으로 진화하는 광범위한 추세를 반영합니다. 그러나 Brex는 중앙 집중식 에이전트 오케스트레이션이 제약이 될 수 있다고 주장하며 기존의 통념에 반하는 베팅을 하고 있습니다.
에이전트 메시는 완전한 가시성을 갖춘 독립적인 에이전트 네트워크로 설계되어 엄격하고 미리 정의된 워크플로 없이도 통신하고 협업할 수 있습니다. 이는 에이전트 상호 작용을 관리하기 위해 중앙 코디네이터에 의존하는 기존의 오케스트레이션 프레임워크와 대조됩니다.
Brex의 에이전트 메시 개발은 이전의 Brex Assistant 작업에 이은 것으로, AI 기반 금융 서비스에서 더 큰 자율성을 향한 발전을 시사합니다. 회사는 아직 에이전트 메시의 성능이나 운영 효율성에 미치는 영향에 대한 구체적인 지표를 발표하지 않았습니다. 그러나 레지오는 회사가 이를 완전 자동화와 보다 원활한 사용자 경험이라는 목표를 달성하기 위한 핵심 단계로 보고 있다고 밝혔습니다. 회사는 사용자 피드백과 성능 데이터를 기반으로 에이전트 메시를 지속적으로 개발하고 개선할 계획입니다.
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