동향 · Agentic·FM 와이어

Agentic·FM 컨설팅 와이어 · 2026년 10월 26일 — IBM 에이전트 운영 평가 비용·자산 디스커버리 확대

  • 신규 ① watsonx Orchestrate 10월 업데이트(IBM 커뮤니티 블로그, 10/22): 운영 평가의 비용 예시, ADK 2.17 에이전트 버전 관리, 테넌트 자산 한도 도입 예고
  • 신규 ② watsonx.governance AI 자산 디스커버리 확대(IBM, 10/21): 발견 대상 클라우드·자산 유형 확대, 지식 베이스를 연관 자산으로 탐지, 자동 처리 규칙
  • 기인용: 평가기 6종 GA·AI Gateway·Agent Identity·tool shortlisting 등은 10/5 와이어에서 다룸
  • McKinsey·Accenture: 신규 1차 자료 없음

기능·한도·비용 예시는 모두 IBM 자체 발표 기준(독립 검증 아님). 해석은 ’시사점’으로 구분.

슬라이드 1 · IBM watsonx Orchestrate 10월 업데이트 (10/22, IBM 커뮤니티)

운영 평가는 호출마다 비용 — 샘플링 비율이 곧 비용 설정 (IBM 설명)

IBM 커뮤니티 블로그(Shadan Ghadimi). IBM 자체 설명이며 실측이 아닌 예시.

  • LLM-as-a-Judge 운영 평가(GA, 기인용): 독성·도움됨·환각·간결성·컨텍스트 관련성·답변 관련성 6종, 네이티브·외부 에이전트 모두 대상. 테넌트 기본 샘플링 3%, 평가기별 최대 20%, 관리자가 평가기별 켜고 끔
  • 신규 — IBM의 비용 예시: 에이전트 하루 1만 회 실행 × 3% = 300회 샘플 → 평가기 6종 모두 켜면 판정 모델 호출 1,800건/일. 전부 20%로 올리면 12,000건/일 (“모든 평가는 모델 호출”)
  • 신규 — ADK 2.17: 에이전트 버전 관리(릴리스·배포·해제·전환·내보내기·삭제), 외부 에이전트를 협업 에이전트로 사용, 멀티턴 위젯
  • ADK 2.18(기인용): 메시지별 tool shortlisting(관련 도구만 골라 계획), Gemma 4 31B(AWS Bedrock 경유, 퍼블릭 프리뷰)
  • 개방형 표준: 외부 에이전트와 A2A 프로토콜·오픈 API로 연동, 원격 MCP 서버를 관리자 통제 하에 등록
  • 테넌트 자산 한도(도입 예고): 도구 1,000, 네이티브 에이전트 1,000, Python 툴킷 라이브 5 + 초안 1,000, LangGraph 에이전트 라이브 10 + 초안 10. 기존 자원은 삭제되지 않으나 한도 초과 시 해당 유형 신규 추가 불가. 시행 시점은 테넌트 공지 확인(블로그에 날짜 없음)
  • 기인용(10/5 와이어): AI Gateway의 Foundry·Gemini 에이전트 탐지(프리뷰), Agent Identity(프라이빗 프리뷰, IBM Verify·Microsoft Entra)

https://community.ibm.com/community/user/blogs/shadan-ghadimi/2026/10/22/whats-new-in-watsonx-orchestrate-october-2026-update-for-builders

슬라이드 2 · IBM watsonx.governance AI 자산 디스커버리 확대 (10/21)

멀티클라우드 에이전트와 지식 베이스까지 — 자동 처리 규칙으로 규모 대응 (IBM 발표)

  • 발견 소스 추가: Google Cloud Gemini Enterprise Agent Platform, AWS Bedrock AgentCore(기존 Bedrock 지원 확대). IBM Bob의 에이전트와 지정 도구도 자산으로 표시. 기존 지원: Azure AI Foundry·AWS Bedrock·watsonx Orchestrate
  • 지식 베이스를 연관 자산으로 탐지: Bedrock·AgentCore, Azure AI Foundry, Orchestrate, Gemini Enterprise Agent Platform에서 만든 에이전트 대상. 에이전트가 접근할 수 있는 지식·데이터를 위험 평가·완화 전략의 입력으로 쓰도록 거버넌스 그래프에 표시
  • 자동 처리(automated handling): 발견된 에이전트가 기존 유스케이스와 비슷하면 자동 연결, 허용·금지 유스케이스 정책·기준과 대조. 사전 구성 규칙 또는 사용자 정의, 발견 소스·인스턴스 단위로 범위 지정. 첫 릴리스는 Orchestrate와 IBM Bob 발견분에만 적용
  • 규모 근거(IBM 인용): Gartner 예측 — 2028년 글로벌 500대 기업 평균 15만 개 이상 에이전트 사용(IBM이 인용한 Gartner 전망, 본 와이어 미검증)
  • 기인용(IBV·Dubai Future Foundation, 2026-04-24 ‘AI in motion’): IBM은 3분의 1 미만만 어디서 무엇이 돌아가는지 안다는 점과 최신 AI 인벤토리 유지 **18%**를 인용 — 보고서는 **27%·18%**로 서술(IBV 응답 임원 1,006명, 2025년 4분기–2026년 1분기 조사)

https://www.ibm.com/new/announcements/expanding-ai-asset-discovery-for-broader-visibility

슬라이드 3 · 시사점 (분석)

평가도 비용, 도구 난립도 플랫폼 제약, 지식 접근도 위험 단위

  • 운영 비용에 품질 평가 호출이 포함 — IBM 예시상 판정 호출 수는 (일 실행 수 × 샘플링 비율 × 평가기 수)로 선형 증가하므로, 샘플링 비율은 품질 보증 수준과 비용을 맞바꾸는 설정값. 위험이 큰 에이전트·평가기에만 높게 두는 설계가 전제
  • tool shortlisting과 자산 한도는 도구·에이전트 난립을 플랫폼 차원에서 제약하는 방향 — 도구·에이전트 수를 늘리는 설계보다 정리·버전 관리가 운영 과제
  • 멀티클라우드 에이전트 탐지(Orchestrate AI Gateway·watsonx.governance): IBM이 타 클라우드 에이전트까지 단일 통제 평면으로 보려는 움직임. 각 플랫폼의 에이전트가 별도로 관리되는 환경에서 인벤토리 일원화가 선결 과제
  • 지식 베이스 접근이 위험 평가의 단위로 올라옴 — 에이전트 수뿐 아니라 ’무엇에 접근하는가’를 자산으로 관리하는 흐름. 산업 현장 에이전트에도 도구·지식 소스 접근 범위를 인벤토리화하는 체계가 필요
  • 주의: 모두 IBM 자체 발표이며 도입 사례·성능 수치는 제시되지 않음

슬라이드 4 · 신규 없음 · 다음에 볼 것

McKinsey · Accenture · IBM 기타

  • McKinsey: 신규 1차 자료 없음. 최신은 10/16 ‘What is a forward-deployed engineer?’, 10/14 ‘What does AI really cost?’(모두 explainer, 7일 범위 밖이라 이번 호 제외)
  • Accenture: 최신은 10/21 AI Foundation·AI Factory 확장(10/22 와이어에서 다룸). 신규 없음
  • IBM: 10/22 뉴스룸은 Ferrari 건뿐으로 주제 외

다음에 볼 것 (전망·미확인): IBM TechXchange 10/26~29(애틀랜타). 온라인 중계 ‘Make Your Agents Enterprise Ready’ 10/27 09:00 EDT(10/27 22:00 KST). IBM 블로그는 에이전트 연결·통제·AI 운영 모델을 주제로 예고했으며, Orchestrate·IBM Z 에이전트 발표 여부는 확인되지 않음

슬라이드 5 · 출처

출처