오케스트로가 한양대학교 분산데이터처리시스템 연구실과 공동 연구한 AI 에이전트 기반 클라우드 장애 분석 논문이 컴퓨터 시스템 분야 세계 최고 권위 학술대회인 'ASPLOS 2026'의 AIOps 워크숍에 최종 채택됐다고 밝혔다.
ASPLOS는 컴퓨터 아키텍처와 운영체제·프로그래밍 언어 등 시스템 분야 전반을 아우르는 학술대회로 CORE 랭킹 최상위 등급인 A*를 유지하고 있다. AIOps 워크숍은 마이크로소프트가 2020년부터 주도해 온 클라우드 지능화 분야의 대표 포럼이다.
'Why Do AI Agents Systematically Fail at Cloud Root Cause Analysis?'를 주제로 한 이번 논문은 LLM 기반 AI 에이전트가 클라우드 근본원인분석(RCA) 과정에서 겪는 한계를 공학적으로 규명한 연구다. 연구팀은 5개 모델을 대상으로 총 1675회의 실행과 약 13억8000만 개의 토큰을 투입한 대규모 실험을 통해 실패 원인을 12가지 함정으로 체계화했다.
분석 결과 AI 에이전트의 주요 실패 원인은 데이터 해석상의 환각(71.2%)과 불충분한 탐색(63.9%)으로 나타났다. 이 같은 문제는 모델 성능 수준과 무관하게 공통적으로 반복돼 개별 모델의 한계보다 에이전트 프레임워크의 구조적 문제가 주요 병목임을 시사했다. 연구팀은 에이전트 간 통신 프로토콜을 강화하는 구조적 개선을 통해 오류를 최대 15%포인트 줄이고 실행 시간을 22.3% 단축하는 성과도 확인했다.
논문 발표 직후 마이크로소프트 리서치를 비롯한 글로벌 빅테크 연구진과 주요 대학 연구진의 질의가 이어졌으며 멀티 에이전트 프레임워크 기반의 개선 방향에 주목했다. 이번 연구는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 주관하는 클라우드 장애극복 AI 어시스턴트 기반 운영·관리 자동화 기술개발 과제의 핵심 성과다.
김범재 오케스트로 대표는 "글로벌 빅테크 기업들이 주도하는 클라우드 인텔리전스 분야에서 오케스트로의 기술력이 세계 최고 수준임을 다시 한 번 입증했다"며 "이번 연구 성과를 자사 플랫폼에 적용해 사람이 개입하지 않아도 장애를 스스로 해결하는 자율 운영 클라우드 구현에 속도를 낼 것"이라고 말했다.
헬로티 구서경 기자 |
