Box AI가 Deep Agents를 통해 엔터프라이즈 콘텐츠 에이전트를 구축한 방법

Box는 단순한 문서 Q&A를 넘어, 기업 내 방대한 비정형 데이터를 분석하고 보고서를 생성하는 Box Agent를 개발했다. 이를 위해 기존의 고정된 하위 에이전트 방식 대신, Deep Agents 기반의 유연한 아키텍처를 채택했다.

Box가 Deep Agents를 선택한 핵심 이유는 두 가지다.

• 모델 불가지론(Model Agnosticism): OpenAI, Anthropic, Google 등 다양한 LLM 제공업체를 자유롭게 선택할 수 있는 유연성 확보
• 빠른 반복 주기(Speed of Iteration): 핵심 인프라 재구축 대신 기업 특화 문제 해결에 집중하여 개발 속도 3배 향상

새로운 아키텍처는 Parent/Child 모델을 사용한다. **Global Agent(Parent)**가 사용자의 의도를 분류한 뒤, 필요에 따라 동적으로 Child Agents를 생성하여 작업을 분산한다.

예를 들어, 특정 조건의 계약서를 찾아 리스크를 평가하는 복잡한 요청이 들어오면, Global Agent는 계획을 수립하고 검색, 문서 추출, 분석을 담당하는 자식 에이전트들을 병렬로 실행한다. 이러한 동적 에이전트 생성 방식은 사전에 정의되지 않은 복잡한 작업도 유연하게 처리할 수 있게 한다.