Adept AI는 복잡한 소프트웨어 워크플로우를 자동화하도록 설계된 머신 러닝 모델과 제품을 개발하는 인공지능 회사이다. 2022년 Google DeepMind 및 기타 주요 AI 연구소 출신 연구진들이 설립했으며, 웹 브라우저, 스프레드시트, 코드 편집기 등 컴퓨터 인터페이스를 조작하여 일반적으로 인간의 디지털 도구 사용이 필요한 작업을 수행할 수 있는 'AI 에이전트' 구축에 주력하고 있다. 회사의 사명은 사용자 의도를 이해하고 다양한 소프트웨어 애플리케이션 전반에 걸쳐 이를 구체적인 행동으로 전환할 수 있는 범용 비서를 만드는 것이다.
이 회사는 생성형 AI가 급속도로 발전하던 시기에 등장했으며, 특히 대규모 언어 모델 개발에 힘을 쏟았다. Adept AI는 순수하게 대화나 텍스트 생성에 집중하는 다른 시스템과 달리, 자연어 이해와 그래픽 사용자 인터페이스 탐색 능력을 결합하여 데이터 입력, 보고서 작성, 소프트웨어 테스트와 같은 다단계 작업을 수행하는 '디지털 작업자' 역할을 하는 에이전트를 만드는 데 중점을 둔다. 이는 각 애플리케이션에 맞춤형 통합이 필요했던 기존 방식과는 차별화되는 접근법이다.
설립 및 리더십
Adept AI는 Ashish Kumar, David Luan, Niki Parmar가 공동 설립했으며, 세 사람 모두 Google과 Google DeepMind에서 근무한 경력이 있다. David Luan은 초대 CEO를 역임했으며, 이전에는 OpenAI에서 기술 리더로 일하며 GPT 모델 초기 버전 개발에 기여했다. Niki Parmar와 Ashish Kumar는 Google에서 Transformer 아키텍처의 원래 연구팀 구성원으로 활동하며 현대 대규모 언어 모델의 기반이 되는 핵심 연구를 수행했다. 설립 팀에는 Transformer 논문의 공동 저자였던 Jakob Usereit를 비롯한 다른 저명한 AI 연구자들도 포함되어 있었다.
회사의 리더십은 모델 아키텍처와 실용적인 배포 측면 모두에서 깊은 전문성을 갖추고 있었다. 2023년에는 OpenAI 출신의 전 간부였던 Brad Lightcap을 COO로 영입하여 상업적 파트너십과 기업 채택에 주력했다. 연구와 제품 개발 경험이 결합된 팀은 AI 에이전트를 실제 소프트웨어 환경에서 안정적이고 유용하게 만드는 어려운 문제를 해결하는 데 유리한 위치를 점했다.
기술 및 접근 방식
Adept AI의 기술적 접근 방식은 디지털 환경 내에서 인식하고 행동할 수 있는 모델을 훈련시키는 데 중점을 둔다. 기존의 머신 러닝 시스템이 구조화된 데이터에 의존하는 것과 달리, Adept의 모델은 화면 스크린샷, 텍스트, 인터페이스 요소를 처리하여 현재 소프트웨어 상태를 파악한다. 회사는 처음에 ACT-1이라는 독자적인 모델 제품군을 개발했으며, 이는 인간의 소프트웨어 사용 시연 데이터 대규모 데이터셋으로 훈련되었다. 이 훈련을 통해 모델은 현재 화면과 사용자의 자연어 지시가 주어졌을 때 버튼 클릭, 텍스트 입력, 메뉴 탐색과 같은 다음 행동을 예측할 수 있게 되었다.
기반 아키텍처는 AI 분야의 표준이 된 Transformer 모델을 활용한다. Adept는 이 아키텍처를 컴퓨터 화면에서 오는 시각적, 텍스트적 멀티모달 입력을 처리하도록 확장했다. 모델은 멀티 헤드 어텐션 및 크로스 어텐션과 같은 기술을 사용하여 사용자 요청과 인터페이스의 관련 부분을 연결한다. 훈련에는 익명화된 사용 데이터와 회사 자체 도구로 생성된 합성 시연 데이터를 포함한 방대한 양의 기록된 사용자 상호작용 데이터셋이 사용되었다.
핵심 혁신 중 하나는 '디지털 트윈' 환경의 사용이다. 회사는 모델이 작업을 연습하고 피드백을 받을 수 있는 시뮬레이션된 데스크톱 및 웹 환경을 구축하여 강화 학습과 반복적인 개선을 가능하게 했다. 이는 로봇 공학 및 게임 AI에서 사용되는 방법론과 유사한 접근법으로, Adept가 실제 배포 전에 통제된 환경에서 에이전트를 테스트할 수 있게 했다.
제품 및 응용 분야
Adept AI의 첫 번째 주요 제품은 ACT-1이라는 브라우저 확장 프로그램 및 웹 애플리케이션이었다. 이를 통해 사용자는 자연어 명령을 내릴 수 있었다. 예를 들어, "지난달 모든 인보이스를 찾아 스프레드시트로 요약해 줘"와 같은 지시를 입력하면 에이전트가 관련 웹 애플리케이션을 탐색하고 데이터를 추출하여 Google Sheets 문서에 정리했다. 이 제품은 반복적인 디지털 작업에 많은 시간을 소비하는 지식 근로자를 주요 대상으로 했으며, 수동 작업을 줄여 생산성을 높이는 것을 목표로 했다.
소비자 대상 제품 외에도 Adept는 기업 파트너십을 추구했다. 회사는 Amazon Web Services 및 Google Cloud와 같은 주요 클라우드 제공업체와 협력하여 자사 모델을 AI 서비스 카탈로그에 통합했다. 이러한 파트너십을 통해 기업은 자체 인프라를 구축하지 않고도 Adept의 에이전트 기능을 워크플로우에 통합할 수 있었다. Adept는 또한 금융, 고객 지원, 소프트웨어 개발과 같은 분야의 수직적 응용 프로그램을 모색하여 다단계 프로세스 자동화를 통해 상당한 효율성 향상을 제공하고자 했다.
자금 및 성장
Adept AI는 설립 직후 상당한 벤처 자금을 유치했다. 2022년에는 Greylock Partners와 Addition이 주도하는 시리즈 A 라운드에서 6,500만 달러를 모금했다. 2023년에는 시리즈 B 라운드에서 3억 5,000만 달러를 추가로 확보하여 회사 가치를 10억 달러 이상으로 평가받았다. 이 자금은 연구 팀 확장, 컴퓨팅 인프라 구축, 제품 개발 가속화에 사용되었다. 투자자들의 관심은 AI 에이전트가 차세대 인공지능 응용 프로그램의 핵심이 될 것이라는 시장의 낙관론을 반영했다.
그러나 강력한 자금 조달에도 불구하고 Adept는 AI 스타트업들이 공통적으로 직면하는 어려움을 겪었다. 높은 컴퓨팅 비용과 다양한 실제 소프트웨어 환경에서 안정적인 성능을 달성하는 문제가 주요 과제였다. 회사의 운영 비용은 상당했으며, 지속적인 운영을 위해 고객에게 명확한 가치를 입증해야 했다. 2024년까지 Adept는 독립형 소비자 제품보다는 기업 솔루션과 파트너십에 더 중점을 두는 전략적 전환을 단행했다.
전략적 파트너십 및 인수
2024년, Adept AI는 Amazon Web Services (AWS)와 중요한 파트너십을 체결했다. 이 계약에 따라 AWS는 Adept의 모델과 기술에 대한 비독점 라이선스를 확보했으며, CEO David Luan을 포함한 여러 공동 설립자들은 AWS에 합류하여 클라우드 플랫폼 내에서 AI 에이전트 개발을 주도하게 되었다. 이는 완전한 인수는 아니었으며, Adept는 독립 회사로 남았지만 핵심 팀과 기술은 AWS의 AI 이니셔티브와 긴밀하게 통합되었다. 이러한 움직임은 유망한 연구를 보유한 스타트업이 규모 확장을 위해 대형 클라우드 제공업체와 협력하거나 흡수되는 AI 업계의 광범위한 추세를 반영한다. Adept의 기술은 초기 단계에서 Microsoft Azure 및 Google Cloud를 통해서도 제공되었지만, AWS 파트너십이 가장 두드러졌다.
영향 및 평가
AI 연구 커뮤니티와 업계 관찰자들은 Adept AI가 AI 에이전트 분야에 기여한 공로를 인정하고 있다. 그래픽 사용자 인터페이스와 상호작용하도록 모델을 훈련시키는 회사의 작업은 '컴퓨터 사용'이라는 개념을 실행 가능한 AI 기능으로 대중화하는 데 기여했다. Adept의 시연은 비행기 예약이나 양식 작성과 같은 작업을 에이전트가 수행하는 모습을 보여주며 소셜 미디어와 기술 언론에서 큰 주목을 받았고, 다른 회사들도 유사한 방향을 탐구하도록 영향을 미쳤다.
비평가와 분석가들은 Adept의 기술이 통제된 데모에서는 인상적이지만, 복잡하고 예측 불가능한 실제 소프트웨어 환경에서 안정적인 성능을 달성하는 것은 여전히 어려운 과제라고 지적했다. 기업 파트너십으로의 전환은 이러한 문제에 대한 대응이었으며, 기업들은 오류율이 높더라도 인간의 감독 메커니즘이 마련되어 있다면 반복적인 작업 자동화의 이점을 기꺼이 수용하는 경우가 많다. Adept의 접근 방식은 AI가 지식 근로자의 역할을 어떻게 변화시킬 수 있는지에 대한 논의를 촉발했다.
향후 전망
2025년 현재 Adept AI는 연구 개발 기관으로 계속 운영되며, 기술은 AWS의 에이전트 서비스에 통합되어 있다. 회사의 로드맵에는 모델 정확도 향상, 지원 애플리케이션 범위 확대, 더 정교한 계획 및 추론 기능 개발이 포함되어 있다. Adept는 또한 사용자가 에이전트의 행동을 이해하고 필요할 때 개입할 수 있도록 투명성과 제어 기능을 개선하는 방안을 모색 중이다.
AI 에이전트 분야는 Anthropic과 OpenAI와 같은 경쟁사들도 유사한 기능을 개발하면서 빠르게 진화하고 있다. 원래 Transformer 연구에 깊이 뿌리를 둔 Adept의 독특한 위치는 강력한 기술적 기반을 제공한다. 그러나 장기적인 성공은 클라우드 파트너십을 통해 실질적인 가치를 제공하면서 연구 우위를 유지하는 능력에 달려 있다. 향후 몇 년은 Adept의 비전인 소프트웨어 작업을 위한 범용 AI 비서가 주류 현실이 될 수 있을지를 결정짓는 중요한 시기가 될 것이다.