Agentic AI for Fab Utilities: 인텔이 팹 설비 이상을 에이전트로 진단해 작업지시 초안까지 쓰는 방식
Intel이 초순수·칠러 같은 팹 유틸리티에 Seeq 기반 멀티 에이전트를 붙여, 이상 신호부터 원인 분석과 작업지시 초안까지 자동으로 잇고 엔지니어가 승인하게 했습니다. 이상 감지는 30% 빨라졌고 Intel은 연 12만 시간 이상의 노동시간 절감을 밝혔습니다. 이벤트·초안 필드, 임계값, 8주 파일럿을 붙였습니다.
Agentic Decision Engine: 바이엘이 육종 분석 플랫폼 앞에 22개 전문 에이전트를 세운 방법
바이엘 크롭사이언스가 모델 설정 500개 이상을 돌리는 육종 분석 플랫폼 앞에 감독 에이전트와 전문 에이전트 22개를 세워, 1단계 질문의 약 80%를 엔지니어 없이 풀고 실패 진단을 1시간 이상에서 10분 미만으로 줄였습니다. 상태 저장, 신원 경계, 도구 범위, 작업 성공 관측 같은 프롬프트 밖 설계와 8주 구축 계획을 붙였습니다.
Digital Teammates: 금융사가 AI 에이전트를 직원처럼 권한·평가·kill switch로 관리하는 법
Franklin Templeton은 에이전트 6,000개 이상을 관리자 에이전트가 판정하고 그 위에 사람을 두며, M&T는 업무 약 75%에 에이전틱 AI를 쓰지만 독자 운영은 막고, Truist는 권한·목표·성과 평가와 kill switch를 갖춘 AI 동료를 준비합니다. 에이전트 레지스트리, 판정 루프, 4주 파일럿을 붙였습니다.
Agent Swarms for Cyber Defense: 수십 개 에이전트가 동시에 코드·인프라 위험을 뒤지는 보안 자동화
Box CEO Aaron Levie는 여러 에이전트를 한꺼번에 돌리는 agent swarm의 대표 용도가 사이버 방어가 될 것이라고 봅니다. 공격 경로를 지치지 않고 전부 시험하는 일은 잘게 쪼개 병렬로 돌리기 좋고, 그래서 보안이 대기업의 가장 큰 토큰 소비처가 된다는 주장입니다. 우리 보안팀이 코드·인프라 점검 스웜을 6주 안에 시범 운영하는 방법을 붙였습니다.
Fold Subagents into the Main Agent Loop: 서브에이전트를 하나의 루프로 합쳐 품질과 속도를 높이는 법
팀마다 만든 서브에이전트 위에 orchestrator를 얹는 대신, 하나의 에이전트 루프가 skills와 tool search로 필요한 것만 불러 쓰게 바꾸면 품질·비용·지연이 함께 나아지는 경우가 많다는 Anthropic의 모범 사례. eval부터 만드는 6주 이행안을 붙였습니다.
에이전틱 추론 지도: 혼자 풀기, 스스로 나아지기, 함께 풀기
LLM 에이전트의 추론을 세 층(기초·자기 진화·집단)과 두 방식(추론 시점 설계·사후 학습)으로 정리한 서베이. 기업 에이전트를 층별로 쌓는 12주 로드맵을 붙였습니다.