Kasal을 소개합니다

점점 더 많은 조직에서 에이전틱 AI(Agentic AI) 시스템을 도입하고 있습니다. 이 시스템은 생산성을 높이고 사람들이 반복적인 업무에서 벗어날 수 있도록 돕습니다. 이러한 시스템이 계속 성숙해지고 프로덕션으로 전환됨에 따라, 기업들은 자율적으로 작동하고 우리를 대신해 더 나은 의사결정을 내리는 능력으로부터 엄청난 가치를 얻게 될 것입니다.

하지만 에이전틱 AI 도입이 늘어남에 따라 새로운 과제도 나타나고 있습니다. 그중 하나는 숙련된 인재의 부족입니다. 효과적인 에이전트 시스템을 구축하고 관리하려면 깊이 있는 기술적 전문성이 필요하며, 숙련된 AI 엔지니어에 대한 수요는 빠르게 증가하고 있습니다. 또 다른 과제는 전문가들조차 이 분야의 기술, 프레임워크, 도구의 끊임없는 발전을 따라잡기가 점점 더 어려워지고 있다는 점입니다.

Kasal은 이러한 과제를 해결하기 위해 개발되었습니다. Kasal은 다양한 기술 수준의 사용자가 직관적인 시각적 인터페이스를 통해 효과적인 에이전틱 AI 시스템을 설계, 개발 및 배포할 수 있도록 지원하는 에이전트 기반 플랫폼입니다. 비전문가는 Kasal의 직관적인 UI를 활용하여 특정 요구사항에 맞는 정교한 에이전틱 AI 시스템을 구축할 수 있습니다. 전문가는 Kasal을 사용하여 빠르게 시작한 다음, 더 깊이 있는 맞춤화 및 개발을 위해 에이전트를 코드로 내보낼 수 있습니다.

Kasal의 목표는 기업 환경 내에서 전문가와 비전문가 모두를 위해 에이전틱 AI를 대중화하는 것입니다.

Kasal이란 무엇인가요

Kasal은 단일 및 멀티 에이전트 워크플로우를 설계, 실행 및 관찰하기 위한 UI 중심의 프레임워크입니다. 복잡한 오케스트레이션 코드를 수동으로 작성하는 대신, 시각적 캔버스에 에이전트를 드래그 앤 드롭하거나 대화형 어시스턴트를 통해 원하는 내용을 설명하기만 하면 됩니다. 그러면 Kasal이 워크플로우를 자동으로 구축해 줍니다. 그런 다음 도구를 연결하고, 에이전트를 실행하고, 에이전트의 동작을 실시간으로 관찰할 수 있습니다. 보이지 않는 곳에서 Kasal은 AI 에이전트를 생성하고 오케스트레이션하기 위한 오픈 소스 Python 프레임워크인 CrewAI를 사용하지만, 이를 인증, 배포 및 모니터링을 관리하는 Databricks 친화적인 애플리케이션 레이어로 감싸줍니다. 즉, 시각적으로 설계한 것과 동일한 흐름을 최소한의 노력으로 프로덕션에 배포할 수 있습니다. 생성된 흐름은 코드로 내보낼 수도 있어, AI 엔지니어가 필요에 따라 이를 더욱 세분화하거나 확장할 수 있습니다.

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Why Kasal Matters

Kasal은 에이전트 기반의 시각적 워크플로우 디자이너, Databricks와의 긴밀한 통합, 그리고 MCP 서버, Genie, 맞춤형 API 및 데이터 커넥터를 포함하는 확장 가능한 툴킷이라는 세 가지 핵심 기능을 제공합니다.

• 시각적 오케스트레이션(Visual orchestration)은 에이전트, 핸드오프(handoff), 분기 로직을 명확하고 직관적으로 만들어 비개발자와 함께 검토하고 나중에 감사하기 쉽게 해줍니다. 또한, Kasal에 내장된 에이전트는 사용자가 어떤 종류의 에이전트를 구축하고자 하는지 정의할 때 사용자의 의도를 이해하고 업계 베스트 프랙티스에 부합하는 최적화된 설계를 제안합니다.
• Databricks 네이티브: Kasal은 Databricks App으로 설치하거나 Marketplace를 통해 액세스할 수 있어, 사용자가 자체적으로 인증을 관리하는 대신 작업 공간의 인증 및 거버넌스를 그대로 상속받을 수 있습니다. 또한, Kasal이 생성하는 흐름은 Databricks 기능을 기본적으로 활용하므로 처음부터 엔터프라이즈급 및 프로덕션 등급의 성능을 보장합니다. 여기에는 추적 및 트래킹을 위한 MLflow, 메모리를 위한 AI Search, 서빙을 위한 Databricks Apps, 트랜잭션 로깅을 위한 Lakebase, 사용자 대리 인증(on-behalf-of-user authentication) 등이 포함됩니다.
• 확장성: Kasal은 MCP 서버, Genie 공간, Agent Bricks뿐만 아니라 맞춤형 API 및 데이터 커넥터에 대한 최고 수준의 지원을 제공합니다. 또한 흐름을 노트북으로 내보낼 수 있어 내부 로직에 대한 완전한 투명성을 제공하고, AI 엔지니어가 초기 버전을 넘어 완전한 유연성을 가지고 솔루션을 확장하고 개선할 수 있도록 합니다.

Kasal의 실시간 관찰 기능(live observability)은 멀티 에이전트 AI 워크플로우를 위한 이중 레이어 모니터링을 제공합니다. 비즈니스 사용자는 Kasal 프론트엔드를 통해 워크플로우 상태, 에이전트 상호 작용 및 작업 진행 상황을 추적하는 실행 타임라인을 볼 수 있습니다. 동시에 MLflow 추적 통합을 통해 AI 엔지니어는 모델 성능, LLM 호출 및 에이전트 동작을 디버깅할 수 있습니다. Databricks Apps에 배포할 때 Kasal은 사용자 격리를 위해 Databricks OBO 인증을 사용하고, 투명한 에이전트 운영을 위해 프로덕션 준비가 완료된 SQLite 또는 Lakebase 지속성(persistence)을 사용합니다.

Kasal 시작하기

일반적인 사용자 여정은 구축하려는 에이전트의 사양을 Kasal에 프롬프트로 입력하는 것부터 시작됩니다. 예를 들어, “고객에 맞춤화된 다양한 제품을 판매할 수 있도록 영업 담당자를 위한 피치덱을 생성하는 계획을 만들어줘.”라고 요청할 수 있습니다. 그러면 Kasal은 프롬프트와 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하여 흔히 계층 구조를 가진 정형화된 계획을 생성합니다.

이 예시에서 계획이 순차 모드(sequential mode)인 경우, 에이전트는 정해진 순서에 따라 차례대로 실행됩니다. 반면 계획이 계층 모드(hierarchical mode)인 경우, 관리자 에이전트와 여러 하위 에이전트가 포함되며 각 에이전트는 특정 작업을 담당합니다. 예를 들어, 한 에이전트는 고객 데이터를 검색하고 분석하며, 다른 에이전트는 제품 데이터를 검색하고, 또 다른 에이전트는 이 둘을 결합하여 피치를 위한 스토리라인을 구성하고, 마지막 에이전트는 상세 정보와 스토리라인을 반영한 프레젠테이션을 생성합니다.

그런 다음 계획을 실행하여 특정 고객을 위한 제품 프레젠테이션을 생성할 수 있습니다. 다른 모델이나 도구를 실험하는 등 워크플로우를 수정하고 싶다면 Kasal 사용자 인터페이스를 통해 쉽게 수행할 수 있습니다.

Kasal에서 만든 계획이 다른 사람들에게도 유용할 것이라고 생각되면 Kasal 카탈로그에 등록하여 향후 세션에서 재사용하고 프롬프트로 사용할 수 있도록 설정할 수 있습니다. Kasal 외부에서 계획을 본격적으로 활용하고자 하는 경우, 코드를 내보내고 이를 중심으로 프로덕션 파이프라인을 구축할 수 있습니다. 계획을 확장하고 더 넓은 솔루션 아키텍처에 통합할 수 있는 완전한 유연성이 제공됩니다.

Kasal로 구축할 수 있는 것

이미 많은 사용자들이 Kasal을 사용하여 다양한 에이전트와 멀티 에이전틱 AI 시스템을 구축하고 있습니다. 몇 가지 예시는 다음과 같습니다.

• 데이터 분석 파이프라인: 데이터를 쿼리, 분석 및 시각화하는 에이전트
• 콘텐츠 생성 시스템: 조사, 작성 및 콘텐츠 생성을 위해 협업하는 에이전트
• 비즈니스 프로세스 자동화: 스스로 적응하고 의사결정을 내리는 지능형 워크플로우
• 연구 및 개발: 인사이트를 수집, 종합 및 제시하는 에이전트

현재 Kasal을 시작하는 데는 두 가지 쉬운 방법이 있습니다.

• Marketplace에서 Databricks 작업 공간으로 직접 설치(권장): 클릭 한 번으로 Kasal을 Databricks App으로 추가할 수 있습니다. 이 방식을 사용하면 관리형 인터페이스, 내장된 거버넌스 및 자동 업데이트의 이점을 누릴 수 있습니다. 자세한 내용은 여기를 참조하세요.
• 소스에서 배포: Databricks Labs GitHub 리포지토리를 복제하고 제공된 배포 스크립트를 실행합니다. 이 옵션은 특정 요구사항에 맞게 Kasal을 맞춤화하거나 확장하려는 경우에 이상적입니다.
• 새로운 기능 및 공지 사항은 Kasal 시리즈를 시청해 주세요.

(이 글은 AI의 도움을 받아 번역되었습니다. 원문이 궁금하시다면 여기를 클릭해 주세요)