7월 21일, 베이징 중관춘 전시 센터(Zhongguancun Exhibition Center)에서 열린 평범해 보이는 표준화 컨퍼런스에서 획기적인 사건이 발생했습니다. 바로 첫 번째 AI 에이전트(AI agent) 식별 코드가 공식적으로 발급된 것입니다.

Alibaba의 1688, Meituan, DiDi, Xiaomi, China Southern Power Grid, 그리고 3대 통신사를 포함하여 200개 이상의 기업이 신청하여 전용 노드를 수령했습니다. 이제 모든 AI 에이전트는 자신만의 "디지털 신분증"을 갖게 되었습니다.

이것이 무엇을 의미할까요? 이는 지난 2년 동안 AI 에이전트(AI Agents)가 보여준 "무분별한 성장"의 시대가 등록 가능하고, 추적 가능하며, 감사 가능한 새로운 단계로 공식적으로 진입했음을 의미합니다. 기업용 BI(Business Intelligence) 분야에서 이는 결코 무시할 수 없는 뉴스입니다.

"사용 가능"에서 "관리 및 제어 가능"으로: 간과되었던 격차

지난 18개월 동안 거의 모든 BI 벤더들은 동일한 이야기를 해왔습니다. 자연어로 데이터 질문을 하고, AI가 대신 SQL을 작성하게 하며, 기여도 분석(attribution)을 수행하고 보고서를 생성하라는 것입니다. Agent BI의 "사용성(usability)"은 더 이상 의문 사항이 아닙니다.

하지만 기업의 CIO(Chief Information Officer)와 CDO(Chief Data Officer)가 걱정해 온 것은 "사용할 수 있는가"가 아니었습니다. 그들은 다음과 같은 세 가지 더 날카로운 질문을 던집니다:

• 누가 호출하는가? 에이전트가 핵심 비즈니스 데이터에 접근할 때, 그 신원을 검증할 수 있는가? 어떤 벤더인지, 어떤 버전인지, 권한의 경계는 어디까지인지?
• 어떻게 협업하는가? 기업은 데이터 분석 에이전트, 승인 에이전트, 고객 서비스 에이전트를 동시에 실행할 수 있습니다. 이들은 서로 어떻게 "대화"할까요? MCP, A2A 및 프라이빗 솔루션이 공존하는 상황에서, 정렬되지 않은 인터페이스(unaligned interfaces)는 협업을 공허한 대화로 만듭니다.
• 문제가 발생했을 때 누가 책임을 지는가? 에이전트가 비즈니스 결정(예: 특정 지역의 마케팅 예산 할당 조정)을 자동으로 내릴 때, 그 동작을 감사하고 추적할 수 있는가?

이 세 가지 질문이 바로 새로운 국가 표준이 답하고자 하는 핵심입니다.

GB/Z 185: 에이전트 "등록"을 위한 7계층 폐쇄 루프

Artificial Intelligence - Agent Interconnection (GB/Z 185.1–185.7—2026)은 AI 에이전트의 전체 생애주기를 다루는 중국 최초의 표준 시스템입니다. 다음의 7개 파트가 폐쇄 루프 (Closed Loop)를 형성합니다:

전체 아키텍처 (Overall Architecture) → 신원 식별 (Identity Identification) → 신뢰 관리 (Trust Management) → 능력 기술 (Capability Description) → 지능형 탐색 (Intelligent Discovery) → 멀티 에이전트 상호작용 (Multi-Agent Interaction) → 도구 호출 (Tool Invocation)

핵심 로직은 명확합니다. 먼저 신원을 할당하고 (당신은 누구인가) → 능력을 기술하며 (무엇을 할 수 있는가) → 탐색과 상호작용을 허용하고 (다른 이들이 당신을 어떻게 찾고 협업하는가) → 마지막으로 도구 호출을 규제합니다 (외부 시스템을 어떻게 운영하는가).

신원 코드 (Identity Code)는 인터넷 도메인 이름과 유사한 계층적 식별 시스템을 채택합니다. 기업은 전용 약어를 접두사 (Prefix)로 선택하며, 엔티티당 하나의 코드를 부여하여 출처로부터의 고유성 (Uniqueness)과 추적 가능성 (Traceability)을 보장합니다.

동반되는 AIP (Agent Interconnection Protocol) V2.1은 신뢰할 수 있는 액세스 (Trusted Access), 신원 인증 (Identity Authentication), 능력 탐색 (Capability Discovery), 상호 연결 협업 (Interconnection Collaboration), 결제 거래 (Settlement Transactions), 그리고 행위 감사 (Behavior Auditing)라는 6가지 핵심 문제를 다룹니다. 소스 코드는 AtomGit 커뮤니티에 오픈 소스로 공개되었습니다.

이것이 Agent BI에 의미하는 바

기업 데이터 분석 시나리오로 돌아가 보겠습니다. 전형적인 Agent BI 워크플로우는 다음과 같습니다:

비즈니스 사용자가 자연어로 질문함 → 데이터 분석 에이전트가 의도를 이해함 → 데이터 소스/API를 호출함 → 분석 로직을 실행함 → 시각화 또는 권장 조치를 반환함

이 체인(Chain)을 따라 국가 표준은 세 가지 직접적인 변화를 가져옵니다:

첫째, 신뢰할 수 있는 신원 (Trusted Identity). 에이전트는 더 이상

둘째, 조합 가능한 역량 (Composable capabilities). 에이전트의 역량 기술(capability description)과 탐색 메커니즘이 표준화되면, 기업 내의 여러 에이전트가 진정으로 협업할 수 있습니다. 예를 들어, 데이터 분석 에이전트가 보고서에서 이상 징후를 감지하면, 자동으로 근본 원인 분석(root-cause analysis) 에이전트를 트리거하여 더 깊이 파고들고, 이후 알림(notification) 에이전트와 연결하여 관련 의사 결정권자에게 결론을 전달합니다. 이는 "단일 지점 지능(single-point intelligence)"에서 "체인 지능(chain intelligence)"으로의 진화를 의미합니다.

셋째, 감사 가능한 동작 (Auditable behavior). 도구 호출(tool invocation) 계층의 표준화는 에이전트 운영의 모든 단계—어떤 테이블을 조회했는지, 어떤 모델을 사용했는지, 어떤 판단을 내렸는지—가 흔적을 남긴다는 것을 의미합니다. 이는 금융, 의료, 정부와 같이 규제가 엄격한 산업에서 특히 중요합니다.

Quick BI의 "관리 가능하고 통제 가능한" 실천 사례

사실, Quick BI는 Agent BI를 위한 관리 가능하고 통제 가능한 방향으로 이미 체계적인 진전을 이루었습니다.

**Intelligent Q (Smart Q)**는 국가 표준의 철학과 밀접하게 맞닿아 있습니다. 자연어 질의(natural language querying) 역량 이면에는 모든 분석 요청에 대해 명시적인 신원 인증, 권한 제어 및 운영 로깅(operation logging)이 이루어집니다. 사용자가 무엇을 질문했는지, 그 과정에서 AI가 어떤 추론을 수행했는지, 그리고 최종적으로 어떤 결론을 반환했는지에 이르기까지 전체 체인이 추적 가능합니다.

멀티 에이전트 협업(multi-agent collaboration) 측면에서 Quick BI의 스킬 기반(Skill-based) 아키텍처는 "에이전트 등록 - 역량 선언 - 온디맨드 호출(on-demand invocation)" 패턴을 탐색해 왔습니다. 즉, 데이터 인사이트 스킬(Skill)이 다른 비즈니스 시스템의 에이전트들에 의해 강하게 결합(tightly coupled)되지 않고 표준 인터페이스를 통해 호출될 수 있습니다.

7년 연속 Gartner ABI (Analytics and Business Intelligence) 매직 쿼드런트에 선정된 것(중국 BI 벤더 중 유일하게 달성)은 단순히 분석 역량뿐만 아니라, 기업 시나리오에서의 보안, 컴플라이언스(compliance), 그리고 통제 가능성에 대한 깊은 이해에 기반하고 있습니다.

"데이터를 물어볼 수 있는 단계"에서 "데이터를 거버넌스(govern)할 수 있는 단계"로, "단일 에이전트의 답변"에서 "멀티 에이전트(multi-agent) 간의 신뢰할 수 있는 협업"으로—이것은 Agent BI가 데모 수준에서 엔터프라이즈급(enterprise-grade)으로 넘어가는 결정적인 단계입니다.

향후 전망

현재 이 표준은 산업 육성 단계에서의 민첩한 표준화 체계를 나타내는 "가이드 기술 문서"로 발표되었습니다. 하지만 신호는 이미 명확합니다.

베이징이 시작점이며, 전국 120개 주요 도시를 대상으로 확대할 계획입니다. 베이징시 시청구(Xicheng District) 내 90개 이상의 초·중·고등학교가 파일럿 프로그램에 참여했으며, 베이징 우편통신대학교(Beijing University of Posts and Telecommunications)는 학사 행정 워크플로 전체에 에이전트를 통합했습니다.

기업들에게 지금은 Agent BI 전략을 검토하기에 좋은 시기입니다. 현재 BI 시스템을 선택하거나 업그레이드하고 있다면, 질문을 하나 더 던져보십시오. 해당 시스템의 에이전트 역량이 "관리 가능하고 통제 가능한가"?

검증 가능한 신원(Verifiable identity), 기술 가능한 역량(describable capabilities), 감사 가능한 상호작용(auditable interactions)—이 세 가지 기준은 "보너스 기능"에서 "입장 요건"으로 변모할 것입니다. Agent BI의 후반전이 이제 막 시작되었습니다.