Novita AI는 UC 버클리에서 열린 Agentic AI Summit 2026의 스폰서로 참여하게 되어 자랑스럽게 생각합니다. 이틀간 진행된 행사에서 저희 부스를 방문해 질문하고 에이전틱 AI의 방향에 대해 논의해 주신 모든 분들께 감사드립니다.
이 서밋은 해당 분야가 실제로 움직이는 방향을 반영합니다. 인상적인 데모에서부터 대규모로 안정적이고 안전하며 반복적으로 실행되어야 하는 시스템으로의 전환을 의미합니다. 하지만 개발자에게 더 중요한 시사점은 이벤트 자체가 아니라, 에이전트가 실제 업무에 투입될 때 일관되게 표면화되는 문제들입니다.
캡션: 버클리에서 열린 Agentic AI Summit 2026의 Novita AI
에이전틱 AI 서밋 2026이란 무엇인가?
이 서밋은 에이전틱 AI의 현재 상태를 보여주는 좋은 신호입니다. 더 이상 대화는 프롬프트와 자율성에 관한 것만이 아닙니다. 실행 경계, 도구 사용, 제품 사용성, 평가, 비용에 관한 이야기입니다.
이것이 중요한 이유는 대부분의 에이전트 실패가 단순히 모델의 실패만이 아니기 때문입니다. 이는 시스템 실패입니다. 에이전트는 권한, 상태, 재시도, 관찰 가능성, 그리고 코드를 안전하게 실행할 수 있는 장소가 필요합니다. 이러한 요소들이 없으면 데모는 좋아 보여도 워크플로는 중단됩니다.
에이전틱 AI가 데모에서 실제 시스템으로 이동하는 이유
이러한 변화는 간단합니다. 팀은 단순히 작업에 대해 이야기하는 것이 아니라 실제 작업을 수행할 수 있는 에이전트를 원합니다.
즉, 빌더는 이제 다음 사항에 관심을 가집니다:
- 도구 경계 및 권한
- 코드 및 브라우저 작업을 위한 안전한 실행
- 재현 가능한 평가
- 안정적이고 OpenAI 호환 API
- 쿼리당 비용이 아닌 태스크당 추론 비용
에이전트가 계획은 잘 세우지만 안전하게 실행할 수 없다면 프로덕션 준비가 된 것이 아닙니다. 실행할 수 있지만 추적, 제한 또는 감당할 수 없다면 역시 프로덕션 준비가 된 것이 아닙니다.
캡션: Novita AI가 빌더와 에이전트를 위한 AI 네이티브 클라우드 플랫폼을 선보였습니다
버클리 에이전틱 AI 서밋 이후 개발자가 주목해야 할 5가지 테마
| 테마 | 중요한 이유 | 해야 할 일 |
|---|---|---|
| 에이전트 인프라 | 에이전트는 프롬프트뿐만 아니라 상태, 도구, 보호 장치가 필요 | 모델 루프보다 먼저 런타임을 구축하세요 |
| 안전한 실행 | 신뢰할 수 없는 코드와 브라우저 작업은 격리가 필요 | 부작용이 있는 모든 작업에 샌드박스를 사용하세요 |
| 개방형 인터페이스 | 호환성은 마이그레이션 비용을 줄임 | 가능하면 OpenAI 호환 API를 선호하세요 |
| 관찰 가능성 | 에이전트는 일회성 호출이 아닌 루프에서 실패 | 도구 호출, 지연 시간, 재시도를 기록하세요 |
| 비용 규율 | 다단계 에이전트는 추론 비용을 배가 | 요청당이 아닌 태스크당 비용을 추적하세요 |
큰 패턴은 에이전틱 AI가 시스템 엔지니어링이 되고 있다는 것입니다.
학생과 연구자가 지금 배워야 할 것
학생이라면 계획, 도구 사용, 실행, 오류 복구, 측정 가능한 결과를 포함하는 하나의 완전한 에이전트 루프를 처음부터 끝까지 구축하는 데 집중하세요.
연구자라면 재현성과 실패 분석에 집중하세요. 유용한 질문은 "모델이 태스크를 해결하는가?"뿐만 아니라 "환경이 변할 때 무엇이 깨지는가?"입니다.
| 대상 | 가장 좋은 다음 기술 | 실용적인 프로젝트 |
|---|---|---|
| 학생 | 도구 사용 및 평가 | 샌드박스 환경에서 코딩 에이전트 구축 |
| 연구자 | 재현성 | 다양한 런타임에서 동일한 에이전트 벤치마킹 |
| 빌더 | 안정성 | 하나의 워크플로에 로깅, 재시도, 비용 추적 추가 |
캡션: Novita AI 팀이 서밋에서 개발자, 학생, 연구자와 대화했습니다
Novita AI에서 AI 에이전트 구축을 시작하는 방법
Novita AI는 추론 계층과 실행 계층을 분리하려는 경우 스택에 잘 맞습니다.
LLM API 문서부터 시작하세요. Novita AI의 API는 OpenAI 호환 가능하며, 문서에는 기존 ChatCompletion 및 Completion 클라이언트를 위해 https://api.novita.ai/openai에서 동일한 base_url 교체 패턴이 나와 있습니다.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/openai",
api_key="<Your API Key>",
)
그런 다음 실행을 위해 이를 Novita Agent Sandbox와 페어링하세요. 공식 샌드박스 페이지는 코딩 에이전트, 브라우저 자동화, 컴퓨터 사용, 평가, 장기 실행 워크플로를 위한 기능으로, 1초 미만의 시작 시간과 초당 과금을 제공합니다.
이러한 분할이 핵심 아키텍처 아이디어입니다:
- 추론에는 LLM API 사용
- 부작용에는 샌드박스 사용
- 둘 다 관찰 가능하게 유지
- 둘 다 반복할 수 있을 만큼 저렴하게 유지
개발자, 학생 또는 연구자를 위한 에이전트를 구축하는 경우, 이것이 현실과의 접촉에서 살아남는 스택입니다.
캡션: 서밋에서의 Novita AI 크레딧, 스타트업 프로그램 자료 및 부스 핸드아웃
결론
버클리 서밋은 에이전틱 AI가 더 이상 단순히 역량에 관한 것이 아님을 상기시켜 줍니다. 실행 품질에 관한 것입니다. 승리하는 팀은 에이전트를 프로덕션 시스템으로 취급하는 팀입니다: 격리되고, 관찰 가능하며, 상호 운용 가능하고, 비용 효율적인 시스템으로 말이죠.
지금 구축하고 있다면 모델 API로 시작하고, 샌드박스를 추가하고, 전체 태스크 경로를 측정하세요.
FAQ
버클리 에이전틱 AI 서밋 2026의 주요 시사점은 무엇인가요?
에이전틱 AI가 데모에서 신뢰성, 권한, 안전한 실행이 필요한 시스템으로 이동하고 있다는 점입니다.
에이전트를 구축하려면 샌드박스가 필요한가요?
에이전트가 파일을 쓰거나, 코드를 실행하거나, 브라우저/컴퓨터 작업을 사용한다면 필요합니다.
왜 에이전트 앱에 Novita AI를 사용해야 하나요?
OpenAI 호환 모델 액세스와 실행을 위한 별도의 샌드박스 계층을 제공하기 때문입니다.
처음에는 무엇을 구축해야 하나요?
로깅, 재시도, 명확한 성공 지표가 포함된 하나의 종단 간 에이전트 워크플로입니다.
추천 문서
