Airtable Superagent, 전체 실행 가시성으로 멀티에이전트 한계 돌파

개요: Airtable의 데이터 우선 철학과 Superagent

Airtable은 화요일(현지 기준) 연구 전용 에이전트인 Superagent를 공개했다. 이는 복수의 특화 AI 에이전트를 병렬로 배치해 리서치 업무를 수행하는 독립형 시스템으로, 핵심 혁신은 오케스트레이터가 전체 실행 과정의 문맥을 끝까지 유지한다는 점이다. 과거의 단순 모델 라우팅과 달리, 오케스트레이터가 초기 계획부터 실행 단계, 하위 에이전트 결과까지 모두 파악하며 의사결정을 일관되게 주도해 하위 리우가 말한 “일관된 여정”을 만든다.

오케스트레이터의 전체 가시성: 문맥 유지의 핵심

이 오케스트레이터는 작업 시작 시 가시적인 계획을 수립하고, 각 단계의 진행과 산출물을 연결해 전체 맥락을 끊김 없이 유지한다. 하위 에이전트의 결과는 정제되어 통합되며, 메인 오케스트레이터의 컨텍스트를 오염시키지 않도록 관리된다. 그 결과 실행 중 전략 전환이나 재시도 같은 적응적 판단을 체계적으로 수행할 수 있고, 스스로의 시도를 기억해 같은 실수를 반복하지 않도록 설계됐다.

구조화 데이터에서 자유형 에이전트로

Airtable은 클라우드 기반 관계형 데이터베이스를 토대로 “소프트웨어가 사람의 일하는 방식에 맞춰야 한다”는 철학을 실천해 왔다. 이 철학은 Fortune 100의 80%를 포함한 50만여 조직으로 확장되었고, 워크플로·자동화·인터페이스 등으로 진화했다. 2025년 10월 인수한 DeepSky(구 Gradient)의 기술을 발전시킨 Superagent는 구조화된 기반(Airtable)과 비정형 리서치 처리(Superagent)가 상호 보완하는 형태를 지향한다. 모델이 고도화될수록 실행 제약을 줄이는 것이 효과적이라는 업계 학습도 반영됐다.

Superagent의 멀티에이전트 워크플로 작동 방식

사용자가 질의를 제출하면 오케스트레이터는 복잡한 리서치를 병렬 작업 흐름으로 나누는 계획을 시각적으로 제시한다. 예컨대 투자 검토 리서치라면 팀 구성, 투자 이력, 경쟁 구도 등으로 분할한다. 각 흐름은 특화 하위 에이전트에 위임되어 독립적으로 실행되고, 중앙 오케스트레이터가 계획·파견·모니터링을 맡는다. 또한 OpenAI·Anthropic·Google 등 선도 모델을 태스크별로 조합해 컨텍스트 윈도우를 효율적으로 관리하고, 정제된 결과만 모아 오염을 방지한다. 실행 도중 전략이 막히면 다른 접근으로 전환하는 등 자기 성찰을 활용해 학습된 판단을 이어간다.

데이터 의미론이 성능을 좌우한다

하위 리우는 에이전트 성능이 모델 선택이나 프롬프트 엔지니어링보다 데이터 구조와 의미론의 품질에 더 좌우된다고 강조한다. Airtable의 내부 데이터 분석 에이전트 실험에서도 설정 튜닝보다 데이터 준비가 훨씬 많은 노력을 요구했다. 핵심은 세 가지였다: 에이전트가 필요한 테이블·필드를 정확히 찾도록 재구조화하고, 각 필드가 무엇을 의미하는지 명확히 정의하며, 쿼리와 분석에서 일관되게 활용 가능하도록 신뢰성을 확보하는 일이다.

기업을 위한 기술 체크리스트

첫째, 데이터 아키텍처가 에이전트 배치보다 선행되어야 한다. 비정형 데이터가 많거나 스키마 문서화가 빈약한 조직은 모델 성능과 무관하게 정확도·신뢰성 이슈를 겪는다. 둘째, 단순히 여러 LLM을 이어 붙이는 것만으로는 부족하며, 전체 워크플로를 조망하며 상태와 정보를 유지하는 컨텍스트 오케스트레이터가 필요하다. 셋째, 관계형 데이터베이스는 문서 저장소나 비정형 리포지토리보다 에이전트 탐색에 유리한 의미론을 제공한다. 성능상 NoSQL을 채택한 조직이라도 에이전트가 소비할 관계형 뷰/스키마를 병행하는 것이 바람직하다. 넷째, 오케스트레이션은 계획 능력이 필수다. 관계형 DB의 쿼리 플래너처럼, 결과 최적화를 위한 계획·실행 레이어를 갖추는 것이 관건이며, Superagent의 접근은 이 원칙을 실무에 구현한 사례다.