[애틀란타(미국)=김미정 기자] 최근 인공지능(AI) 업계가 '오픈클로 모멘트'를 맞으면서 AI 에이전트 대중화 시대를 열었다. 레드햇은 이를 오픈소스 혁신 사례로 평하면서도 이에 맞는 AI 보안과 거버넌스, 실행 통제 강화 필요성을 강조했다.

지난 14일까지 미국 조지아주 애틀랜타에서 열린 '레드햇 서밋 2026'에서 오픈소스 전문가들은 오픈클로 출현을 이같이 평했다. 이들은 오픈클로 덕에 전 세계 오픈소스 프로젝트가 역대 가장 빠르게 늘어난 점이 매우 인상적이라고 입을 모았다.

크리스 라이트 레드햇 최고경영자(CTO)는 오픈클로를 '사용자에게 기술 권한을 되돌려주는 오픈소스형 에이전트 플랫폼'으로 정의했다. 

사용자가 오픈클로를 통해 자신이 원하는 작업에 맞춰 에이전트 구조를 구축할 수 있으며, 여기에 작동할 AI 모델도 선택할 수 있다는 이유에서다. 

라이트 CTO는 "오픈클로는 사용자에게 상당한 힘을 부여한다"며 "현재 기술 장벽이 높아 누구나 쉽게 쓸 수 있는 단계는 아니지만, 시간이 지날수록 더 단순하고 접근하기 쉬운 형태로 발전할 것"이라고 내다봤다.

그는 "오픈클로는 단순히 인기 있는 소프트웨어(SW)가 아니다"며 "오픈소스가 AI 산업 중심부에 진입했음을 보여준 상징적 사례"라고 해석했다. 

이어 "글로벌 AI 기업들이 오픈클로에서 구현된 개념을 자사 서비스에 반영하기 시작한 것만 봐도 그 영향력을 확인할 수 있다"고 덧붙였다.

오픈소스 AI 통제력 해결해야…'앤서블' '오픈시프스' 제시

레드햇은 오픈클로를 기업 현장에 적용하려면 보안과 거버넌스, 실행 통제 체계를 함께 갖춰야 한다고 진단했다. 

다니엘 오 레드햇 아시아태평양·일본(APJ) 지역 부사장 겸 총괄매니저는 오픈클로 모먼트 후 유사한 오픈소스 프로젝트가 잇따라 등장하고 있지만 기업 환경에서는 혁신과 별개로 안전한 오픈소스 환경 구조가 완벽히 마련되지 않았다고 지적했다.

오 부사장은 오픈클로 핵심 과제를 AI '판단'과 '행동' 사이 간극에서 찾았다. 거대언어모델(LLM)이 데이터를 분석하고 의사결정을 돕는 단계에서는 에이전트 장점이 드러나지만 그 판단이 방화벽 설정 변경, 시스템 복구, 데이터 접근 같은 실제 행동으로 이어질 때부터 통제 문제가 커진다는 설명이다.

이에 오 부사장은 기업은 오픈클로를 그대로 옮기기보다 자사 플랫폼 안에서 보안성과 관리 기능을 보완하는 전략을 채택해야 한다고 봤다. 그는 "우리는 '레드햇 오픈시프트 AI'로 오픈클로 활용을 지원하면서도 여기에 커뮤니티 버전을 단순 적용하는 데 그치지 않는다"며 "샌드박스와 거버넌스 체계를 더해 기업용 안정성을 높인다"고 강조했다.

라이트 CTO도 오픈클로 시대에 '모델 평가' 역량도 중요해질 것으로 봤다. 사용자가 에이전트 뒤에서 작동할 모델을 직접 선택할 수 있는 만큼 어떤 모델이 어떤 작업에 적합한지 검증하는 기준이 필요하다는 것이다. 그는 "우리는 추론과 가상거대언어모델(vLLM), 모델 평가 분야 역량을 해당 영역에 접목할 것"이라고 설명했다.  

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실제 오픈클로 행동을 제어하는 수단으로는 레드햇 자동화 플랫폼 '앤서블'이 제시됐다. 앤서블은 AI가 내린 판단과 시스템 실행 사이 자동화 계층을 배치해 권한과 절차를 관리하는 방식을 내세우고 있다. 

라이트 CTO는 "우리는 앤서블 인벤토리 관리와 역할 기반 접근 제어, 안전한 연결 체계를 활용을 제공하고 있다"며 "기업은 정책 일관성을 유지한 채 에이전트를 운영할 수 있을 것"이라고 설명했다.