데이터브릭스, 협업형 AI 에이전트 시스템 327% 폭풍 성장! (ft. 구축 가이드)

데이터브릭스의 협업형 멀티 에이전트 시스템이 단 4개월 만에 327%라는 폭발적인 성장률을 기록하며 기업 AI 도입의 새로운 물결을 예고하고 있습니다. 기업들은 왜 이렇게 빠르게 멀티 에이전트 시스템으로 전환하고 있을까요? 그리고 이 기술이 기업 운영에 어떤 혁신을 가져올 수 있을까요?

멀티 에이전트 시스템, 왜 이렇게 뜨거울까?

기존의 단일 챗봇 형태에서 벗어나, 여러 AI 에이전트가 협력하여 복잡한 비즈니스 워크플로우를 자동화하는 멀티 에이전트 시스템이 주목받고 있습니다. 데이터브릭스는 이러한 트렌드를 주도하며, AI 에이전트 사용 급증을 발표했습니다.

2026년 1월 28일 데이터브릭스 발표에 따르면, 협업형 멀티 에이전트 시스템 사용이 4개월 만에 327% 증가했습니다.

이는 단순한 트렌드를 넘어, 기업 운영 방식의 근본적인 변화를 시사합니다. 고객 지원, 온보딩, 개인화된 마케팅 콘텐츠 생성 등 다양한 분야에서 AI 에이전트가 활약하며 업무 효율성을 극대화하고 있습니다.

Agent Bricks: 코딩 없이 만드는 AI 에이전트

데이터브릭스의 Agent Bricks는 코드가 필요 없는 자동화 방식으로 고성능 AI 에이전트를 생성할 수 있는 혁신적인 도구입니다. 2025년 6월 11일에 출시된 Agent Bricks는 다음과 같은 4가지 유형의 에이전트를 지원합니다.

• 정보 추출: 방대한 데이터에서 필요한 정보만 쏙쏙 뽑아냅니다.
• 맞춤형 LLM: 특정 목적에 맞춰 LLM(Large Language Model, 대규모 언어 모델)을 튜닝합니다.
• 지식 어시스턴트: 기업 내부 지식을 학습하여 질문에 답변하고 문제를 해결합니다.
• 멀티 에이전트 감독자: 여러 에이전트의 작업을 조율하고 관리합니다.

Agent Bricks는 자연어 기반으로 작업을 정의하고, 자동화된 메트릭 및 상세 분석을 제공합니다. 또한, 데이터브릭스 플랫폼의 강력한 거버넌스 및 보안 기능을 그대로 상속받아 안심하고 사용할 수 있습니다.

멀티 에이전트 시스템, 이렇게 구축하세요 (단계별 가이드)

데이터브릭스 Apps를 사용하여 멀티 에이전트 시스템을 구축하는 방법은 다음과 같습니다. 지금 바로 따라 해 보세요.

1. 1단계: Databricks CLI(명령줄 인터페이스)를 설치하고 인증합니다.
2. 2단계: Python 3.11 이상 버전을 설치합니다.
3. 3단계: uv 패키지 관리자를 설치합니다.
4. 4단계: Databricks Apps를 활성화합니다.
5. 5단계: 오케스트레이션할 서브 에이전트를 준비합니다 (Genie space, 다른 Databricks 앱, 지식 어시스턴트, Serving endpoint 중 하나 이상).
6. 6단계: Agent Bricks의 Supervisor Agent를 사용하여 UI 기반으로 멀티 에이전트 시스템을 관리합니다.
7. 7단계: 커스텀 라우팅 로직이 필요한 경우, 멀티 에이전트 오케스트레이터 템플릿을 복제합니다.
8. 8단계: agent_server/agent.py 파일의 SUBAGENTS 목록에서 서브 에이전트를 정의합니다.
9. 9단계: 로컬에서 테스트 후 Databricks Apps에 배포합니다.

2026년 2월 24일, 데이터브릭스는 Databricks Apps에서 멀티 에이전트 시스템 구축 방법 관련 문서를 공개했습니다. 자세한 내용은 데이터브릭스 공식 문서를 참고하세요.

기존 서비스와 뭐가 다를까? 장점과 단점 비교분석

Agent Bricks는 AWS AgentCore, Gensee 등 다른 AI 에이전트 프레임워크와 차별화되는 특징을 가지고 있습니다. Agent Bricks는 데이터브릭스 사용자를 위한 데이터 중심 에이전트 프레임워크이며, 코드가 필요 없는 방식으로 에이전트 생성이 가능하다는 장점이 있습니다. 반면, AWS AgentCore는 더 일반적인 사용 사례를 대상으로 하며, Gensee는 최적화 엔진에 강점을 가지고 있습니다.

데이터브릭스와 Snowflake를 비교했을 때, 데이터브릭스는 AI 우선, 엔지니어링 중심 팀에 적합하며, 복잡한 ETL, 고급 분석, 정교한 에이전트 기반 AI 시스템에 강점을 가집니다. Snowflake는 빠른 추론에 최적화되어 있습니다.

멀티 에이전트 시스템의 장점은 명확합니다. 데이터 중심 아키텍처, 통합 거버넌스 및 보안, 다양한 데이터 소스 및 모델과의 용이한 통합 등 기업 운영 효율성을 극대화할 수 있습니다. 하지만 토큰 사용량 증가 및 비용 발생 가능성, 직접적인 사용자 채팅 애플리케이션에는 적합하지 않을 수 있다는 단점도 고려해야 합니다.

한국 독자를 위한 맞춤 정보: 한국어 지원 & 가격 & 접근성

데이터브릭스는 아직 공식적인 한국어 지원을 제공하지 않지만, 자연어 처리 모델을 통해 한국어 데이터 처리가 가능할 것으로 예상됩니다. 데이터브릭스 요금은 지역 및 클라우드 서비스 제공업체에 따라 다르며, Databricks Unit (DBU) 기준으로 과금됩니다. Azure Databricks는 Microsoft에서 직접 청구합니다.

데이터브릭스에 쉽게 접근할 수 있는 방법도 있습니다. Databricks Community Edition을 통해 Spark 학습이 가능하며, 평가판을 통해 데이터브릭스 데이터 인텔리전스 플랫폼에 무료로 액세스할 수 있습니다.

핵심 정리

• 데이터브릭스의 협업형 멀티 에이전트 시스템 사용이 4개월 만에 327% 증가하며 폭발적인 성장세를 보이고 있습니다.
• Agent Bricks를 사용하면 코딩 없이도 AI 에이전트를 쉽게 구축하고 관리할 수 있습니다.
• 멀티 에이전트 시스템 도입을 통해 기업 운영 효율성을 극대화하고 경쟁력을 강화할 수 있습니다.

지금 바로 데이터브릭스 평가판을 신청하고, 멀티 에이전트 시스템 구축에 도전해 보세요!