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AI 에이전트·툴 유즈

퍼플렉시티, 검색 넘어 업무 수행하는 'AI 컴퓨터'로 확장

ZDNet Korea·2026-10-07

요약

퍼플렉시티가 검색 중심 답변 엔진에서 벗어나 여러 AI 모델과 업무 도구를 연결해 실제 업무를 수행하는 '컴퓨터' 플랫폼으로 영역을 넓힌다. 20개 이상의 LLM 중 작업에 맞는 모델을 선택해 하위 작업으로 나눠 처리하고 결과를 교차 검증하며, 슬랙·세일즈포스 등 400개 이상의 커넥터로 기업 업무와 연동한다. 모리타 준 퍼플렉시티 APAC 총괄대표는 7일 서울 'AI페스타 26' 컨퍼런스에서 이같은 전략을 소개하며, 민감한 기업 파일은 로컬 모델에서 처리하고 고성능 추론이 필요한 작업만 클라우드 프론티어 모델에 맡기는 하이브리드 구조를 차세대 전략으로 제시했다.

큐레이터 노트

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하나의 프론티어 모델에 의존하지 않고 여러 모델을 작업별로 배치하는 오케스트레이션 방식과, 보안이 중요한 기업 데이터는 로컬에 남기는 하이브리드 구조는 기업 도입 시 보안 우려를 낮추려는 접근으로 볼 수 있다.

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이 일이 어디서 왔나

7일 서울 코엑스에서 열린 'AI페스타 26'에서는 퍼플렉시티 외에도 다수 기업이 AI 에이전트의 기업 도입 전략을 발표했다. 같은 행사에서 핀타에이아이와 옥타코는 AI 에이전트의 권한 오남용과 정보 유출 위험을 경고했고, 웹케시는 AI 에이전트가 실제로 환각을 일으킨 사례와 그 해결 과정을 공개했다. 퍼플렉시티의 '컴퓨터' 전략 역시 이런 흐름 속에서 여러 모델을 조합하고 민감 데이터는 로컬에 두는 방식으로 기업의 보안·정확성 우려에 대응하려는 시도로 볼 수 있다.

짚어야 할 점

  • 하나의 프론티어 모델에 의존하지 않고 작업별로 모델을 나눠 쓰는 오케스트레이션은 비용·성능 최적화와 함께 특정 모델 의존 리스크를 줄이려는 목적으로 볼 수 있다.
  • 민감 데이터를 로컬 모델에 남기는 하이브리드 구조는 같은 행사에서 옥타코와 핀타에이아이가 지적한 'AI 에이전트가 행동 권한을 갖는다'는 위험과 직결되는 부분으로, 로컬 처리만으로 권한·신원 검증 문제까지 해결되는지는 별개의 쟁점이다.
  • 400개 이상 커넥터로 업무 도구와 연동한다는 방향은 플로우의 'AI 업무 OS', 국내 IT서비스 3사의 업무 자동화 상품화 흐름과 같은 맥락에 있다.
  • '결과를 교차 검증한다'는 설명은 웹케시가 환각 문제를 해결하기 위해 날짜 해석·계산 로직을 별도로 분리하는 등 구체적 엔지니어링을 거쳤다고 밝힌 사례와 비교해볼 만하다.

아직 확인되지 않은 것

  • 여러 모델의 결과를 교차 검증하는 방식이 구체적으로 어떻게 작동하고 정확도를 얼마나 개선하는지는 확인되지 않았다.
  • 로컬 모델에서 처리한 기업 데이터가 이후 클라우드 프론티어 모델과 연동되는 과정에서 보안이 어떻게 보장되는지에 대한 설명은 나오지 않았다.
  • 20개 이상 LLM 중 작업에 맞는 모델을 선택하는 기준과 이에 따른 기업의 비용 구조는 확인되지 않았다.

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AI 에이전트
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추론
추론(Inference)은 학습이 끝난 인공지능 모델이 새로운 입력을 받아 예측이나 답변 같은 출력을 만들어내는 과정을 말한다.
환각
AI 모델이 사실이 아니거나 근거 없는 정보를 마치 사실인 것처럼 자신 있게 생성하는 현상을 말한다.

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