국내 AI 전문 기업 콥스랩(COBSLAB)이 멀티에이전트 추론 프레임워크인 ‘Coalition-of-Thought(CoalT)’ 구조를 기반으로 한 AI 시스템 구축 프로젝트를 진행했다고 밝혔다.
이번 프로젝트의 핵심 추론 엔진에는 중국 지푸 AI(Zhipu AI)의 오픈소스 대규모 언어모델 계열인 GLM(General Language Model) 모델이 적용됐다.
CoalT는 여러 AI 에이전트가 각자의 역할과 전문성을 바탕으로 문제를 분석하고 상호 검증 및 합의 과정을 거쳐 결과를 도출하는 멀티에이전트 추론 구조다. 단일 모델이 일방적으로 답변을 생성하는 기존 Chain-of-Thought(CoT) 방식과 달리 복수의 에이전트가 판단 과정을 교차 검토함으로써 추론 안정성, 의사결정의 일관성 등을 높일 수 있다는 점이 특징이다.
콥스랩은 이번 프로젝트에서 금융권 내부 문서 분석, 리스크 검토, 정책 준수 여부 검증, 보고서 자동화 등 주요 업무 영역에 CoalT 기반 아키텍처를 적용했다. 특히 금융 산업 특성상 요구되는 높은 정확성과 신뢰성을 확보하기 위해 단일 응답 생성 방식이 아닌 다수의 AI 에이전트가 결과를 상호 검토하는 구조를 설계했다.
프로젝트에는 금융 문서 해석 에이전트, 리스크 분석 에이전트, 컴플라이언스 검증 에이전트, 요약 및 보고서 생성 에이전트 등이 투입됐다. 각 에이전트는 GLM 기반 추론 엔진 위에서 동작하도록 설계됐다. 아울러 업무별 역할을 분담해 금융 문서와 규정, 리스크 요소를 보다 체계적으로 분석할 수 있도록 구성됐다.
콥스랩은 현재 LangGraph, RAG, MCP(Model Context Protocol) 등 주요 AI 기반 기술과 멀티에이전트 시스템을 결합한 엔터프라이즈 AI 프로젝트를 다수 추진 중이다. 향후에는 금융권 AI 운영 자동화는 물론 AI 기반 의사결정 보조 시스템 영역까지 사업 범위를 확대한다는 계획이다.
류태선 콥스랩 대표는 “최근 GLM 계열 모델은 추론 능력과 멀티에이전트 환경에서의 응답 안정성이 빠르게 개선되고 있으며 오픈소스 기반이라는 점에서 엔터프라이즈 환경에 맞춘 유연한 커스터마이징이 가능하다는 장점이 있다”고 설명했다.
이어 “금융권에서는 검증 가능성과 정책 일관성을 확보할 수 있는 Agentic AI 구조에 대한 관심이 빠르게 높아지고 있다”며 “CoalT 기반 멀티에이전트 시스템은 향후 금융, 제조, 공공 등 다양한 산업 영역에서 핵심 AI 아키텍처 중 하나로 자리 잡을 것으로 기대된다”고 덧붙였다.
정희원 기자 happy1@segye.com
