프로덕션 환경에서 에이전트를 운영하는 팀 대부분은 에이전트가 실제로 잘 작동하고 있는지 자신 있게 말하지 못합니다.
컨테인먼트율은 말할 수 있습니다. 대시보드도 보여줄 수 있습니다. 하지만 에이전트가 특정 고객에게 왜 그렇게 답했는지 물으면 대답이 없습니다. 누군가 엔지니어링팀에 티켓을 올리고, 누군가 로그를 뒤집니다. 며칠이 지나야 답을 얻을 수도 있습니다.
이런 지연은 시간 이상의 비용을 초래합니다. AI로 가장 큰 가치를 얻는 팀은 대개 AI를 가장 잘 이해하는 팀입니다. McKinsey에 따르면 AI로 가장 큰 수익을 거두는 기업, 즉 EBIT의 20% 이상을 AI 덕분으로 보는 기업은 AI를 설명 가능하게 만드는 관행을 따를 가능성이 다른 기업보다 높습니다. 에이전트를 이해하는 것은 있으면 좋은 선택 사항이 아닙니다. 에이전트에서 가치를 끌어내는 방법 그 자체입니다.
그렇다면 왜 아직도 에이전트를 이해하려면 엔지니어가 필요할까요? 그리고 정책을 업데이트하거나 가드레일을 강화하는 등 알게 된 내용을 실행에 옮기려면 왜 여전히 구성에 능숙한 사람이 필요할까요?
저희는 에이전트를 구축하고 관리하는 데 고도의 기술 전문성이 필요해서는 안 된다고 믿습니다. 이 믿음에서 Magi가 탄생했습니다.
Magi를 소개합니다
Magi(발음: 매-지)는 Maven을 위한 새로운 AI 어시스턴트입니다. 팀에서 가장 똑똑한 동료에게 말하듯 쉬운 말로 대화하면 됩니다. Magi는 세 가지 일을 합니다.
- 모니터링합니다. 에이전트 데이터에 관해 무엇이든 Magi에게 물어보세요. 이번 주 고객이 가장 많이 묻는 것은 무엇인가요? 에이전트가 어디서 어려움을 겪고 있나요? 지난달 이후 무엇이 바뀌었나요? 쿼리를 작성하거나 보고서를 기다리지 않고도 답을 얻을 수 있습니다.
- 설명합니다. Magi에게 대화를 보여주고 이유를 물어보세요. 에이전트는 왜 그런 결정을 내렸나요? 왜 여기서는 에스컬레이션하고 저기서는 하지 않았나요? Magi는 로그가 아닌 쉬운 말로 그 추론 과정을 설명합니다.
- 초안을 작성합니다. 새 정책에 맞는 가드레일 초안을 요청하거나, 방금 찾아낸 내용을 바탕으로 에이전트 구성을 도와달라고 요청하세요. 무엇을 바꿔야 할지 파악하고 이를 정리하는 어려운 작업을 Magi가 대신합니다.
Agent Designer에 내장
Magi는 Agent Designer 안, 작업 중인 에이전트 바로 옆에 있습니다. 사용자가 보고 있는 화면을 함께 보기 때문에, 눈앞의 대화, Charter, 변형에 관해 질문하고 그 맥락에 기반한 답을 얻을 수 있습니다. 그리고 페이지를 벗어나지 않고 인사이트에서 개선으로 바로 이어갈 수 있습니다.
지원 책임자든, CX 매니저든, 엔지니어든 "에이전트가 왜 이렇게 하지?"라는 물음의 답은 언제나 질문 하나면 충분합니다.
저장은 여전히 사용자가 합니다
Magi는 사용자 없이 구성을 변경하지 않습니다. Magi가 제안하는 모든 변경 사항은 사용자의 검토와 승인을 기다립니다.
이는 의도적인 선택입니다. 에이전트를 만드는 에이전트의 가치는 그 결과물에 대한 신뢰만큼만 있습니다. 엔터프라이즈 환경에서 "에이전트가 왜 이렇게 하지?"라는 질문에 "AI가 바꿨어요"는 받아들일 수 있는 답이 아닙니다. 그래서 조사와 초안 작성은 Magi가 맡고, 결정은 사용자가 내립니다.
모두를 위한 Agent Ops
에이전트를 라이브로 전환하는 것은 하나의 이정표입니다. 그 품질을 유지하는 것이 진짜 업무입니다. 저희는 이 업무를 Agent Ops라고 부릅니다.
소프트웨어 업계에서 일해 봤다면 DevOps를 알 것입니다. 코드를 배포하는 것이 끝이 아니며, 운영하고 개선하는 것이 하나의 독립된 분야라는 개념입니다. Agent Ops는 AI 에이전트에 같은 개념을 적용한 것입니다. 에이전트의 성과를 모니터링하고, 에이전트가 그렇게 동작하는 이유를 이해하고, 정책이 바뀌고 새로운 질문이 들어올 때마다 개선하며, 무엇을 변경하고 누가 승인하는지 관리하는 지속적인 업무입니다. 이것이 없으면 에이전트는 비즈니스 요구에서 서서히 멀어집니다. 이것이 있으면 에이전트는 운영되는 매주 더 나아집니다.
지금까지 Agent Ops는 주로 기술 업무였습니다. Magi는 이 업무를 누가 할 수 있는지를 바꿉니다. 실제로는 이렇습니다. 환불 요청으로 에스컬레이션되지 말았어야 할 대화가 에스컬레이션된 것을 발견했다고 가정해 보겠습니다. CX 매니저가 Magi에게 "이 대화는 왜 환불 요청으로 에스컬레이션됐나요?"라고 묻습니다. Magi는 대화 전체를 검토하고, 지난 30일간 유사한 환불 에스컬레이션을 확인하고, 관련 Charter를 비교합니다. 그리고 원인을 찾아냅니다. 고객이 건강 문제를 언급할 때마다 대화를 환불 에스컬레이션으로 넘기도록 에이전트가 구성되어 있었고, 이 로직이 지난 30일간 137건의 대화에서 작동했던 것입니다. Magi는 Foundations, Subscription Troubleshooting, Refund Help Charter의 수정안을 작성해 환불 에스컬레이션 조건을 좁힙니다. 매니저가 변경 사항을 검토하고 승인하면, 다음에 건강 문제를 언급하는 고객은 에스컬레이션되는 대신 도움을 받습니다. Magi 이전에는 이 문제를 해결하는 데 며칠이 걸렸을 것입니다. 누군가 문제를 발견하고, 티켓을 올리고, 기술 담당자가 여러 Charter에 걸친 로직을 추적하기를 기다려야 했습니다. Magi와 함께라면 대화 한 번이면 되고, 문제를 발견한 사람이 직접 해결합니다.
이것이 모두를 위한 Agent Ops입니다. 무슨 일이 일어나고 있는지 이해하고, 무엇을 바꿔야 할지 파악하고, 계속 개선하는 것입니다. 그 결과, 고객을 가장 잘 아는 사람들이 직접 다듬기 때문에 점점 더 나아지는 에이전트를 얻게 됩니다.
미리 보기: 이미 사용 중인 도구 속의 Maven
Magi는 Maven 안에서 에이전트와 함께 일하는 방식입니다. 이와 함께 팀이 이미 사용하는 도구로 Maven을 가져오는 새로운 방법도 선보입니다.
- Maven MCP. Claude 등 팀이 이미 사용하는 AI 어시스턴트에 Maven을 연결하세요. CX팀은 분석부터 QBR 준비, 슬라이드나 문서 작성까지 기존 업무에 Maven 데이터와 인사이트를 끌어와, 연결해 둔 다른 도구와 함께 활용할 수 있습니다.
- Maven CLI. 개발자와 솔루션 엔지니어는 커맨드 라인에서 Maven으로 작업할 수 있습니다. Claude Code 같은 코딩 어시스턴트와 함께 사용하면, 에이전트 연결 구조를 살펴보거나 대화를 가져오는 등 필요한 작업을 쉬운 말로 설명하기만 하면 됩니다.
현재 두 기능은 필요한 곳 어디서나 Maven 데이터와 인사이트를 활용하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 앞으로는 읽기뿐 아니라 실행까지 할 수 있게 됩니다. 곧 더 자세히 알려드리겠습니다.
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여러분이 Magi를 사용해 보실 날이 기다려집니다. 출시 전까지 공개하지 않은 기능도 몇 가지 있습니다. 모니터링, 설명, 초안 작성은 Magi의 시작일 뿐, 끝이 아니라는 것만 말씀드리겠습니다.
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