03 세일즈포스 에이전트포스로 살펴보는 에이전트 플랫폼의 과제

│한상기 테크프론티어 대표

들어가며

에이전틱 AI, 에이전트 구축 환경이 클라우드 기업의 새로운 주제로 등장하면서 하이퍼스케일러들이 속속 에이전트 구축을 위한 플랫폼과 에이전틱 AI 환경을 지원하기 시작했다. 이번 글에서는 세일즈포스 사례를 바탕으로 이런 에이전트 플랫폼이 고객이 원하는 수준을 지원하기 위해 필요한 요구사항이 무엇인지를 살펴보기로 한다.

세일즈포스가 에이전트 지원을 처음 선보인 것은 2024년 9월 드림포스 컨퍼런스였다. 2024년 11월에 CEO 마크 베니오프는 월스트리트저널의 ‘모든 것의 미래’ 팟캐스팅을 통해 AI의 미래는 자동으로 동작하는 에이전트에 있다고 주장했다.¹⁾

2024년 9월 에이전트포스를 선보이며 기존 코파일럿에서 완전 자율 에이전트 중심으로 전략을 전환한 후, 개발자를 위한 에이전트포스를 선보였다. 여기에는 Dev Assistant, 에이전트 빌더, 아틀라스 Reasoning Engine 등 개발용 도구 및 LLM 기반 지원 기능을 포함했다. 2024년 12월에는 에이전트포스 2.0을 소개하면서 고객 서비스, 마케팅, 커머스 등 복수 비즈니스 영역에 걸쳐 디지털 에이전트 배포를 강화했고 소위 ‘디지털 노동 플랫폼’ 구동 전략을 추진했다. 

2025년 3월에는 에이전트포스 2dx를 통해 무감독 자동화 기능을 강화하고 에이전트익스체인지 마켓플레이스를 오픈했다. 4월에는 필드 서비스를 위한 에이전트포스를 출시해, 현장 서비스 특화 에이전트 출시로 기술자 현장 지원, 장비 유지보수, 고객 응대 자동화 확장 등을 모색했다. 

5월에는 HR 서비스를 위한 에이전트포스를 발표해 직원용 슬랙, HR 포털 내에서 연차, 인사정보 변경, 복리후생 문의 등을 AI 에이전트로 처리할 수 있음을 보였다. 이를 통해 세일즈포스 내부에서 96% 이상 셀프서비스 해결률을 기록했다고 한다. 

세일즈포스는 보다 많은 기업의 AI 에이전트 도입을 돕기 위해 ‘환자 일정 예약’, ‘광고 제안서 생성’, ‘차량 정비’ 등 반복적인 업무에 즉시 적용 가능한 200여 개의 ‘사전 구축형 액션’을 제공하고 있다.

지난 2월 세일즈포스는 에이전트포스를 통해 약 5천 건의 계약을 했으며 이 중 3천 건은 유료 고객이고 2천 건은 아직 기술 테스트 중이라고 한다. 결국 에이전트포스는 AI 에이전트, 데이터, 애플리케이션, 메타데이터의 통합을 기반으로 디지털 워크포스(Digital Workforce) 플랫폼으로 성장하고 있는 것이다. 

에이전트포스3와 ‘2일차’ 문제

2025년 6월 세 번째 버전인 에이전트포스 3를 소개했다. 커맨드 센터를 통한 에이전트 상태 모니터링·성능 최적화, AI 거버넌스 강화, 에이전트포스 기능 전사 확산을 발표했다. 그러나 업데이트의 핵심은 사용자가 AI 에이전트를 구축, 테스트, 최적화할 수 있는 중앙 허브인 에이전트포스 스튜디오이다. 이전 버전이 기업과 개발자에게 AI 도구를 제공하는 것이 중점이었고, 이미 약 3천 곳이 에이전트를 적극적으로 구축하고 있다고 한다.²⁾

새로운 업데이트는 세일즈포스 엔지니어링, AI 및 ML 부문의 수석 부사장인 자예시 고빈다라잔이 "2일차" 문제라고 부르는 문제를 해결하고자 하는 것인데, 이런 질문이다. "에이전트를 구축하고 출시했으며, 매일 고객이 사용하고 있습니다. 이제 구축이 끝났으니 어떻게 테스트하고, 에이전트를 어떻게 최적화할 수 있을까요?" 에이전트가 무엇을 하는지, 인간이 무엇을 하는지, 그리고 그들이 협력하여 작업을 완료하는지 여부에 대한 관찰 가능성과 가시성이 2일차부터 중요해진다. 

세일즈포스는 새로운 에이전트 스튜디오 업데이트를 통해 기업이 상호작용을 분석하고, 특정 주제에 대한 데이터를 마이닝하고, AI 에이전트가 적절한 시기에 올바른 API 호출을 했는지 평가할 수 있다고 한다. AI 에이전트가 수행하는 업무가 많아짐에 따라 AI 에이전트를 관리하는 팀에서는 성과를 추적하고 결과를 개선할 수 있는 도구가 필요한 것이다. 

기술 아키텍처도 강화해서 새롭게 업그레이드된 ‘아틀라스 아키텍처(Atlas Architecture)’는 응답 속도를 기존 대비 50% 이상 개선했으며, 실시간 스트리밍, 웹 검색 기반 데이터 수집 및 출처 인용 기능을 통해 응답의 정확성과 신뢰도를 향상시켰다. 다국어 지원 기능을 통해 프랑스어, 독일어, 스페인어, 일본어, 포르투갈어 등 5개 언어가 새롭게 지원되며, 향후 지원 언어는 30개 이상으로 확대될 예정이다.³⁾

에이전트 환경을 위한 전략적 인수

2025년 5월에는 세일즈포스는 클라우드 데이터 관리 전문기업 인포매티카(Informatica)를 80억 달러에 인수한다고 발표했다.⁴⁾ 1993년 설립된 인포매티카는 전 세계 100여 개국 5,000여 고객사에 데이터 통합과 관리 솔루션을 제공하는 기업으로 세일즈포스가 AI 에이전트 시대를 대비해 데이터 인프라를 대폭 강화하려는 행보로 해석할 수 있다. 

이번 인수로 세일즈포스는 크게 세 가지 영역에서 시너지를 기대한다고 설명했다. 데이터 투명성을 위한 것으로, 인포매티카의 고급 통합 및 계보 추적 도구가 데이터의 출처와 변화 과정, 사용 현황을 명확히 보여줄 수 있기 때문이다. 이는 감사와 규제 준수에 필수적인 요소다. 데이터 이해 부문에서는 인포매티카의 풍부한 메타데이터와 세일즈포스의 통합 데이터 모델이 결합되어 AI 에이전트가 기업 데이터를 의미 있는 맥락으로 해석하고 연결할 수 있게 된다.

데이터 거버넌스 영역에서는 인포매티카의 마스터 데이터 관리(MDM), 데이터 품질 통제, 정책 관리 기능이 AI를 구동하는 모든 데이터가 표준화되고 정확하며 일관성 있고 안전하도록 보장한다. 데이터 클라우드는 고객 데이터 플랫폼으로서의 리더십이 더욱 강화되고, 에이전트포스는 복잡한 기업 데이터를 해석하고 실행할 수 있는 더 견고한 기반을 갖게 된다.

2018년에 인수한 뮬소프트 API를 통해 흐르는 데이터가 단순히 연결되는 것을 넘어 풍부하고 표준화되며 신뢰할 수 있는 형태로 처리되며, 마찬가지로 2019년 157억 달러에 인수한 태블로 사용자들은 더욱 접근하기 쉽고 잘 이해되는 데이터 환경에서 맥락 중심의 풍부한 인사이트를 얻을 수 있게 된다.

2024년 9월에는 데이터 보호 전문기업인 오운 컴퍼니(Own Company)를 19억 달러에 인수했는데, 데이터 보안 역시 중요해진 상황에서 인포매티카를 통해 데이터 관리와 거버넌스 역량을 더 강화하겠다는 의미가 된다.

에이전트 성숙도 모델

세일즈포스는 에이전트 도입 및 기능의 주요 단계를 정의하는 프레임워크인 에이전트 성숙 모델(Agent Maturity Model)을 소개했다.⁵⁾ 이를 통해 시장에 넘쳐나는 다양한 공급업체의 에이전트 솔루션을 평가할 때 공통된 용어를 사용할 수 있게 하겠다는 것이다. 여기에는 5가지 수준이 있다.

그림 1 에이전트 성숙도 모델 [출처: 세일즈포스]

• 레벨 0: 고정된 규칙과 반복적인 작업

• 레벨 1: 정보 검색 에이전트

• 레벨 2: 간단한 오케스트레이션, 단일 도메인

• 레벨 3: 복잡한 오케스트레이션, 다중 도메인

• 레벨 4: 다중 에이전트 오케스트레이션

레벨 0는 추론이나 학습 기능 없이 미리 정의된 규칙을 사용하여 반복적인 작업을 자동화하는 것이며 이러한 기능의 좋은 예는 맞춤형 이메일 필터 같은 것이다. 레벨 1은 정보를 수집하고, 그 정보에 따라 조치를 권장하는 에이전트로 정의한다. 문제 해결 상담원 같은 것으로, 문제를 설명하면 상담원이 검색을 수행하고 해결책을 제시한다. 또 다른 예로는 상품과 가격을 비교하고 추천을 해주는 쇼핑 상담원이 있다. 정보 검색 에이전트가 제 기능을 하려면 해당 정보를 확보할 수 있어야 한다. 

레벨 2는 노션 AI 같이 사용되는 모든 데이터는 하나의 환경에서 저장되고 이용 가능한 사일로화된 데이터 환경에서 이루어진다. 간단한 오케스트레이션이지만 단일 도메인이라는 이야기가 이를 말한다. 레벨 3는 여러 도메인에 걸쳐 조화로운 데이터를 사용하여 여러 워크플로를 자율적으로 조율하는 것으로 정의한다. 서로 다른 생태계나 소스에서 데이터를 가져와 다른 시스템을 사용하여 통합해야 하는 경우에도 애플리케이션이 중단되지 않아야 한다. 그러나 기본적으로 레벨 3은 모든 도메인과 워크플로가 협력 생태계에 속할 때 작동할 수 있다.

마지막 레벨 4는 에이전트 감독을 통한 다양한 스택에서의 모든 에이전트 간 운용성으로 정의한다. 세일즈포스의 정의에 따르면 데이터 소스는 정규화되거나 상호 운용될 필요가 없으며, 에이전트는 동일한 오케스트레이션 클래스에 속할 수도 있고 그렇지 않을 수도 있다. 서로 다른 시스템의 여러 담당자가 협업하여 자율적으로 주문을 처리하고, 재고를 관리하고, 다양한 부서에 고객 피드백을 실시간으로 전달하는 것을 레벨 4 사례로 제시하고 있다. 

앞으로 추진할 내용과 극복할 과제

베니오프 CEO는 블룸버그와 인터뷰에서 AI가 자사의 업무 30~50%를 담당하고 있으며, 다른 인터뷰에서는 고개 지원을 위한 9천 개의 에이전트의 반을 다른 업무로 돌릴 수 있다고 했다. 나아가 에이전트의 정확도가 현재 93%에 이른다고 주장했다. 이런 발표들은 많은 논란을 불러 일으켰지만 세일즈포스는 회사의 전략 중심에 에이전트를 놓은 것은 사실이다.

앞으로 세일즈포스는 특정 산업에 맞춰 사전 구축된 명령이 포함된 에이전트를 출시할 예정이다. 이를 통해 AI 도구를 처음부터 구축해야 하는 개발자의 시간을 절약할 수 있게 하겠다는 의지이다. 

또한 처음으로 AI 에이전트에 웹 검색 기능을 도입하여 해당 도구가 클라이언트의 신뢰할 수 있는 데이터 풀 외부의 정보에 액세스할 수 있게 되었다. 나아가 에이전트들이 서로 '대화'할 수 있는 상호 운용성도 온라인으로 제공한다. 이는 아마 MCP와 A2A를 활용해서 이루어질 것이다. 

AI 사용에 엄격한 규제가 있는 산업의 고객을 위해서 오픈AI 모델 외에서 앤스로픽의 클로드, 구글의 제미나이를 모두 지원해서 각각의 요구에 가장 적합한 LLM에 접근할 수 있게 할 예정이다. 

AI 에이전트는 단순한 기술적 구현 이상의 것을 요구한다. 전략, 데이터, 보안, 그리고 인력 준비에 대한 탄탄한 기반이 필요하다. 조직은 AI 이니셔티브를 비즈니스 목표에 맞춰 조정하고, 고품질의 통합 데이터 소스를 확보하며, 에이전트의 자율성 증가에 따라 거버넌스 프레임워크를 구축하고, 원활한 인간-에이전트 협업을 촉진하기 위해 팀의 역량 강화에 투자해야 한다. 이러한 요소들을 충족하면 AI 도입을 가속화하고 지속 가능한 AI 성숙도를 달성할 수 있다는 것이 세일즈포스가 제시하는 에이전트로 이루어진 기업 환경이다. 

그러나 업계의 반응에는 에이전트포스가 아직 이르고 좀 미숙하다는 평가도 나온다. 많은 사람은 세일즈포스가 보여준 데모 대부분이 간단하고 소비자 친화적이어서, 복잡한 기업 상황에서 에이전트를 활용하는 방법을 반영하지 못한다고 생각하고 있다. 에이전트포스의 성장을 지원하기 위해, 더욱 복잡한 상황에서도 효과적인 솔루션을 제공하고 선보여야 하는 이유가 아직 많이 있다. 더군다나 많은 기업이 데이터와 기술 부채가 있기 때문에 조직이 준비 상태에 있지 않은 경우가 많다. 

많은 기업의 경우, 에이전트 자체가 걸림돌이 되는 것이 아니라 조직을 점검하고 구현 준비를 위해 지금 당장 해야 할 작업이 걸림돌이 된다. 이 문제가 해결되지 않으면 아무리 복잡한 에이전트라도 제대로 된 결과를 내는 데 어려움을 겪을 것이다.

참고문헌

1) Business Insider, “Marc Benioff thinks we've reached the 'upper limits' of LLMs — the future, he says, is AI agents,” Nov 25, 2024

2) Smart Company, ““Day two problem”: Salesforce AI chief calls optimising agents the next big challenge,” Jun 24, 2025

3) 데이터넷, “세일즈포스, 차세대 디지털 워크포스 플랫폼 ‘에이전트포스 3’ 공개,” 2026년 6월 26일

4) 와우테일, “세일즈포스, 인포매티카 80억 달러에 인수…AI 에이전트 시대 대비,” 2025년 5월 28일

5) Salesforce, “The Agentic Maturity Model: A 4-Step Roadmap for CIOs to Succeed in the Agentic Era,” Apr 10, 2025