NAVER Cloud AI DevDay 리뷰: AI 에이전트와 트렌드

AI 에이전트부터 HyperCLOVA X까지, 네이버 클라우드가 알려주는 AI 트렌드와 상용화 기술

지난주 7월 15일 선릉역 부근에서 열린 네이버 클라우드의 AI 개발자 행사 “NAVER Cloud AI DevDay”에 다녀왔습니다. 이번 행사에서 LLM과 AI Agent 기술 트렌드, 아키텍처 설계, 도입 사례까지, 생성형 AI 기술 흐름과 실전 적용 전략을 실제 상용화된 제품의 관점에서 깊이 있게 다룬다는 소식을 듣고, 바쁜 오후 시간을 쪼개 참석했습니다.

네이버 클라우드는 잘 알려진 대로 대표적인 국내 클라우드 사업자이면서도, ‘HyperCLOVA X’와 같은 대규모 한국어 특화 LLM을 자체 개발 및 운영하는 몇 안 되는 국내 기업입니다. 이를 통해 음성 기술이 필요한 다양한 네이버 서비스뿐 아니라, 네이버 클라우드 고객들에게 GPU 인프라, 맞춤형 LLM을 제공하고 있습니다.

행사 구성은 총 5개의 세션과 패널 토크로 이루어졌으며, 특정 제품 소개에만 치우치지 않게끔 일반적인 AI 주제 세션과 제품 관련 세션을 적절히 배치한 모습이었습니다. 이번 글에서는 그중 집중해서 들었던 세션들의 주요 기술적 내용을 간략히 정리해 보았습니다.

1. 지금 주목할 LLM 기술 흐름과 생성형 AI 적용 인사이트

• 연사: 네이버클라우드 강지나 수석

이 세션은 생성형 AI의 방향성과 그 속에서 LLM과 에이전틱 AI가 왜 중요한지, 그리고 어떤 기업들이 어떻게 이를 활용하고 있는지를 폭넓게 조망한 세션이었는데요. 오픈AI와 조니 아이브의 협업 사례부터 시작해, 생성형 AI가 단순히 텍스트를 생성하는 도구에서 벗어나, 현실 세계와 상호작용하는 "디지털 에이전트"로 진화하고 있음을 강조했습니다.

또 실제로 기업에서 에이전틱 AI가 어떻게 활용되고 있는지 알 수 있어 흥미로웠습니다. 예를 들어, 세일즈포스는 고객 활동 데이터를 분석하여 자동으로 후속 이메일을 보내고, 구글 Ads는 실시간 데이터를 바탕으로 입찰 전략을 자율적으로 조정합니다. 이처럼 에이전트가 백엔드 시스템에 직접 접근하여 업무를 수행하는 구조는 기존의 챗봇을 넘어서는 AI 기반 자동화의 새로운 표준으로 자리 잡고 있다는 생각이 들었죠.

에이전틱 AI를 구성하기 위한 요소로서 Memory, Planning, Tool Integration 같은 키워드를 정리해 준 부분도 유익했습니다. 추상적인 개념이 아니라 실제로 무엇이 필요하고, 어떤 설계 원칙이 중요한지를 짚어준 점이 특히 인상 깊었습니다. 첫 세션에서 언급된 MCP, A2A 등은 이후 세션에서도 계속 언급된 만큼, 이젠 AI 산업에서도 상호운영성이 강조되고 있는 현실인듯합니다.

2. 멀티-AI 에이전트 아키텍처와 구현 전략

• 연사: 네이버클라우드 허창현 리더

이번 세션은 멀티 에이전트 시스템을 어떻게 설계하고, 실제 서비스에 녹여낼 수 있을지를 기술적으로 가장 깊이 있게 다룬 세션이었습니다. 발표자는 A2A(Agent-to-Agent) 아키텍처의 개념을 소개하며, 각 에이전트가 독립적으로 특정 역할을 수행하고, 상호작용하는 구조가 어떻게 복잡한 문제를 효과적으로 해결할 수 있는지 설명했는데요.

AutoGen, LangGraph, CrewAI 기반의 다양한 프레임워크를 비교 분석하면서, 어떤 프레임워크가 어떤 상황에 적합한지도 명확히 짚어주었습니다. 특히 LangGraph를 활용한 상태 기반 에이전트 플로 설계, AutoGen을 활용한 대화형 협업 구조는 실무에서 바로 적용 가능한 인사이트였습니다.

개인적으로 흥미로웠던 부분은 에이전트 간의 협업이 단순한 호출 수준이 아니라, 역할 기반 협의, 피드백 루프, 상태 추적까지 포함된다는 점이었습니다. 기업 내부에서 복잡한 워크플로를 자동화하려는 시도에 있어, 이 구조는 매우 실용적이라고 느꼈는데요. 랭그래프를 위한 스웜 패턴이나 슈퍼바이저 패턴들은 싱글 에이전트가 아닌 환경에서 고려해 볼만한 패턴임을 강조했습니다.

3. AI 에이전트 구현을 위한 MCP 활용 방안

• 연사: 네이버클라우드 최장호 수석

이번 세션은 LLM과 같은 AI 서비스가 외부 애플리케이션들과 안정적으로 연동될 수 있도록 도와주는 MCP(Model Context Protocol)에 대해 실전 중심으로 소개했습니다. 저 또한 사내에서 RAG과 MCP 프로젝트를 진행하고 있어서, 개인적으로 가장 기대되는 세션이었죠. 최장호 수석은 단순히 통합 도구로서의 MCP뿐만 아니라, AI 에이전트와 LLM, MCP 너머의 서비스를 연결하는 표준 인터페이스로서의 역할을 강조했습니다.

실제 MCP 기반으로 클로드(Claude)가 유튜브 영상을 요약하거나, 커서 AI가 깃허브(GitHub) 이슈를 해결하는 시연 사례는 매우 설득력 있었는데요. 단순히 MCP를 통한 API 호출을 넘어, LLM이 현재 어떤 툴을 사용할 수 있는지 인식하고, 그에 따라 적절히 행동을 결정하는 메커니즘이 에이전트 구현의 핵심이라고 생각합니다.

특히 MCP가 실시간 웹 검색이나 벡터 DB 기반의 RAG 시스템과 자연스럽게 연결되는 구조를 보면서, 앞으로의 AI는 단일 모델의 성능보다는 이런 툴 상호운용성이 더 중요해질 것이라는 확신이 들었습니다.

4. NVIDIA NeMo 마이크로서비스를 이용한 AI 에이전트 고도화

• 연사: NVIDIA 나승구 데브렐

이번 세션은 NVIDIA는 단순히 하드웨어 제공 업체가 아닌, 생성형 AI의 생산성 향상과 운영 최적화를 위한 플랫폼 사업자로 전환하고 있음을 보여주었는데요. ‘NVIDIA NeMo’는 NVIDIA가 제공하는 생성형 AI 개발을 위한 통합 플랫폼입니다. 단순한 LLM 오픈소스 라이브러리가 아니라, 기업 환경에 맞는 커스터마이징, 최적화, 배포, 운영까지 지원하는 엔터프라이즈용 AI 인프라 제품군입니다.

엔터프라이즈용 생성형 AI 플랫폼이 필요한 고객 중에서도, 오픈소스를 기반으로 구축하다가 성능 튜닝과 안정화에 어려움을 겪는 경우에 적합한 관리형 서비스라는 느낌을 받았습니다. 이 서비스는 다양한 에이전트 기능을 분산된 모듈 형태로 제공하며, 정확도 개선, 커스터마이징, 보안 강화, 성능 향상 등 엔터프라이즈 기업들이 요구하는 여러 조건을 충족할 수 있을 것으로 보입니다.

5. 대화형 에이전트를 위한 Audio LLM, HyperCLOVA X Audio

• 연사: 네이버클라우드 최상혁 연구원

이 세션은 한국어 음성 AI 에이전트의 미래를 엿볼 수 있는 하이라이트였는데요. HyperCLOVA X Audio는 단순한 TTS(Text-To-Speech), ASR(Automatic Speech Recognition) 모듈이 아닌, 감정과 맥락을 이해하고 실시간으로 자연스럽게 반응하는 Audio LLM 기반의 음성 에이전트라 할 수 있습니다.

모델을 직접 개발한 후기는 정말 접하기 어려운 영역인데, 오디오 LLM의 생성 과정을 들을 수 있어 뜻깊었습니다. 특히 자연어의 이해와 빠른 음성 응답 기술, 사람과 대화하는듯한 속도로 응답을 생성하고, 더욱 자연스러운 대화 과정을 만들어가는 후기도 매우 인상적이었죠.

특히 추정 디코딩(Speculative Decoding) 기법을 활용해, 사용자의 발화를 완전히 끝나기 전부터 예상 응답을 준비해 놓는 구조는 진정한 의미의 실시간 AI가 구현되고 있음을 보여줬습니다. 또한 숨소리, 억양, 감정 등을 재현하는 음성 엔진의 데모는 역시 매우 자연스럽고 설득력이 있었습니다. 이 기술이 한국어가 필요한 MCP 및 Tool Call과 결합되면, 음성 인터페이스 기반의 고도화된 디지털 비서는 머지않은 현실이 될 것 같습니다.

마치며: AI 에이전트, 상상을 넘어 실전으로

이번 ‘NAVER Cloud AI DevDay’는 단순한 기술 데모 이상의 메시지를 담고 있었습니다. 발표자 모두가 공통적으로 강조한 점은 “AI는 이제 모델 성능을 넘어, 실제 시스템과 어떻게 연결되어 작동하는가?”라는 부분입니다.

마지막 순서였던 ‘[패널토크] 현장에서 답을 찾다: 생성형 AI 실전 도입 전략’에서는 AI 기술자가 갖추어야 할 기술과 마음가짐에 대한 질문이 있었는데요. 이 질문에 연사자는 “모델을 단순히 활용하는 데 그치지 않고, 모델에 대한 깊이 있는 이해와 직접적인 튜닝 경험을 쌓는 것이 중요하다”라고 강조했습니다. 이는 도구 사용에만 집중하지 말고, 근본적인 원리의 이해와 실제 적용이 개발자의 기술적 성장에 필수적이라는 의미로 해석되어 매우 인상 깊었습니다.

현재 네이버 클라우드는 자체 모델인 ‘HyperCLOVA X’를 바탕으로 음성, 멀티 모달, 에이전트화된 인프라까지 직접 설계하며 경쟁력을 넓혀가고 있습니다. 또한 NVIDIA는 기업이 AI 생태계를 빠르게 도입할 수 있도록 돕는 파운데이션 플랫폼으로서, ‘NeMo’를 정교하게 포지셔닝하고 있죠.

이처럼 AI 에이전트가 산업 전반의 실무 자동화, 개인화 서비스, 정보 큐레이션을 이끌고 있는 지금, 네이버 클라우드와 NVIDIA의 행보는 국내외 개발자들에게 좋은 이정표가 될 것으로 보입니다. 실제로 AI를 서비스에 효율적으로 적용하고 싶은 AI 개발자와 MLOps 담당자라면, 이번 ‘DevDay’에서 얻은 인사이트를 바탕으로 구체적인 도전에 나서볼 만합니다. 더불어 좋은 인사이트를 얻을 수 있는 유익한 행사를 준비해 주신 관계자분들에게도 이 지면을 빌려 감사의 말씀을 전합니다.

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