Domino, 엔터프라이즈 에이전트 AI 시스템 확장을 위한 가장 빠르고 안전한 경로 소개

Domino Data Lab, 기업용 AI 플랫폼 선도 기업, 에이전트 AI 시스템 운영을 위한 최초의 완전 통합 거버넌스 엔드-투-엔드 플랫폼 출시 기업용 AI 플랫폼 전문 기업 Domino Data Lab이 에이전트 AI 시스템 운영을 위한 최초의 완전 통합 거버넌스 엔드-투-엔드 플랫폼을 발표했습니다. 이번 Winter Release는 조직에 새로운 에이전트 개발 라이프사이클(ADLC) 경험과 기반 LLM 호스팅 기능을 제공합니다. 이를 통해 기업은 내장된 거버넌스, 재현성 및 제어 기능을 갖춘 에이전트 AI 시스템을 대규모로 구축, 평가, 배포 및 모니터링하는 가장 빠른 경로를 확보하게 됩니다. Domino에서 에이전트 AI를 구축하는 팀은 공유 지표와 완전한 구성 계보를 사용하여 요약 및 추적 수준의 세부 정보 모두에서 시스템을 시각화, 평가 및 비교할 수 있습니다. 기존 머신러닝 워크플로우에서 일반적인 추적, 평가 및 모니터링 기능이 부족한 에이전트 AI 애플리케이션 팀은 프로토타입에서 프로덕션으로 에이전트 AI 시스템을 이전하는 데 상당한 어려움을 겪고 있으며, 이는 실제 비즈니스 워크플로우를 실행하고 복잡하고 영향력이 큰 결정을 자동화하는 데 대한 기업의 신뢰를 약화시킵니다. Domino의 공동 창립자이자 CEO인 Nick Elprin은 "프로덕션에서 에이전트를 구축하고 배포하려면 빠른 실험과 강력한 거버넌스가 모두 필요합니다"라며, "Domino의 Winter Release는 기업이 실제 비즈니스 영향을 주도하는 에이전트 시스템을 제공하는 데 필요한 민첩성과 제어 기능을 제공합니다."라고 말했습니다. 에이전트 AI를 위한 혁신적인 기능 Domino의 최신 기능을 통해 기존 AI를 위해 팀이 의존하는 동일한 통합, 거버넌스 플랫폼이 전체 에이전트 AI 라이프사이클을 지원합니다. AI 개발을 늦추는 파편화된 도구와 임시 검사를 대체하는 이 기반은 이제 고객이 기대하는 통합 및 거버넌스를 통해 에이전트 애플리케이션을 구축, 배포 및 모니터링하는 것을 지원합니다. 이러한 확장을 통해 Domino는 에이전트 AI 팀에 다음과 같은 기능을 제공합니다. 완전한 ADLC 경험: 새로운 전용 에이전트 계측 및 평가 기능은 Domino 플랫폼을 확장하여 에이전트 AI 라이프사이클의 모든 단계(구축, 평가, 배포 및 모니터링)를 공유 기록 시스템 내에서 연결하고 각 단계에서 대규모로 반복할 수 있도록 합니다. 이는 전체 에이전트 개발 라이프사이클에 걸쳐 완전한 계보, 재현성 및 거버넌스를 보장합니다. Domino는 다음과 같은 기능을 추가하여 ADLC 경험을 달성합니다. 내장된 범용 추적 소프트웨어 개발 키트: 모든 에이전트 오케스트레이션 프레임워크를 사용하여 팀은 프롬프트, 도구 호출, 결정 및 출력을 포함하여 에이전트 AI 생성의 모든 단계를 ADLC의 각 단계에서 Domino 내에서 추적할 수 있습니다. 구조화된 평가 및 측면 비교: 에이전트 AI 시스템을 구축하는 팀은 공유 지표와 완전한 구성 계보를 사용하여 애플리케이션을 요약 및 추적 수준의 세부 정보 모두에서 시각화, 평가 및 비교할 수 있으며, 이는 일관되고 반복 가능한 평가를 지원합니다. 에이전트 AI 애플리케이션의 프로덕션 준비 배포: 팀은 Domino Apps의 간소화된 배포, 자동 확장 및 광범위한 정책 기반 거버넌스 기능을 사용하여 에이전트 애플리케이션의 실험과 배포 간의 격차를 해소할 수 있습니다. 이를 통해 수천 명의 비즈니스 사용자가 취약한 데모나 관리되지 않는 API가 아닌 거버넌스 애플리케이션을 통해 프로덕션 에이전트 AI 시스템에 액세스할 수 있습니다. 지속적인 에이전트 AI 평가 및 재현성: 팀은 지표, 사용자 지정 평가 및 인간 피드백을 사용하여 에이전트의 프로덕션 성능을 평가하고, 과거 에이전트 결정을 다시 방문하고, 프로덕션에서 캡처된 상세 추적을 탐색할 수 있습니다. 거버넌스 에이전트 AI 및 에이전트 호스팅: ADLC 경험을 뒷받침하는 팀은 이제 고성능 추론 및 운영 비용 절감을 위해 자체 인프라에서 LLM을 안전하게 호스팅, 제공 및 관리할 수 있습니다. 이러한 기능을 통해 조직은 데이터, 비용 및 보안에 대한 제어를 유지하면서 규제 경계 내에서 LLM을 대규모로 채택할 수 있습니다. BARC US의 CEO인 Shawn Rogers는 "파편화된 도구와 임시 프로세스는 에이전트 AI가 프로토타입에 갇히게 하는 중요한 장애물입니다"라며, "기업은 실험, 평가, 배포 및 에이전트 모니터링을 대규모로 연결하는 단일 거버넌스 라이프사이클과 통합 플랫폼이 필요합니다. 이 접근 방식은 팀이 신속하게 반복하고 에이전트를 자신 있게 프로덕션으로 이전할 수 있도록 합니다."라고 말했습니다. 내부 정책 및 외부 규정의 요구 사항을 충족하는 에이전트 시스템을 구축하고 운영하기 위한 고도로 거버넌스 가능한 플랫폼으로서 Domino는 가장 엄격하게 규제되는 산업의 글로벌 기업이 에이전트 AI 시대로의 여정을 가속화할 수 있는 경로를 지원합니다. 금융 서비스 회사는 신용 모델, 시장 데이터 및 규제 논리를 결합하는 에이전트 시스템을 거버넌스하여 고위험 금융 결정을 지원할 수 있습니다. 정부 기관은 투명성을 희생하지 않고 임무에 중요한 공공 서비스를 위해 데이터, 정책 및 인간 검토를 조정하는 애플리케이션을 배포할 수 있습니다. 생명 과학 혁신가는 완전한 추적성과 규정 준수를 유지하면서 연구 및 규제 워크플로우를 가속화하는 에이전트 시스템을 운영할 수 있습니다. 이용 가능성 Domino의 Winter Release에 포함된 모든 새로운 기능은 Domino Cloud에서 즉시 사용할 수 있습니다. 추가 자료 Domino Enterprise AI Platform의 최신 혁신에 대해 자세히 알아보십시오. 고객 성공 사례 및 업계 통찰력을 보려면 Domino 블로그를 읽어보십시오. Rev 2026에서 전문가 및 동료와 함께 AI 혁신을 가속화하는 방법을 알아보십시오. LinkedIn 및 X에서 Domino를 팔로우하십시오. Domino Data Lab 소개 Domino Data Lab은 가장 큰 AI 기반 기업이 AI를 대규모로 구축하고 운영할 수 있도록 지원합니다. Domino의 Enterprise AI Platform은 모델 개발, MLOps, 협업 및 거버넌스에 걸친 통합 경험을 제공합니다. Domino를 통해 글로벌 기업은 더 나은 의약품을 제공하고, 더 생산적인 작물을 재배하며, 더 경쟁력 있는 제품을 개발하는 등의 성과를 거두고 있습니다. 2013년에 설립된 Domino는 Sequoia Capital, Coatue Management, NVIDIA, Snowflake 및 기타 선도적인 투자자들의 지원을 받고 있습니다. domino.ai에서 자세히 알아보십시오.