인공지능(AI) 에이전트가 우주선에 들어왔다. 우주선 설계부터 제조까지 AI 에이전트가 해낸다. 

제프 베조스 아마존 창립자가 설립한 우주 기업 ‘블루 오리진(Bule Origin)’에서 한 달간 일어난 일이다. 직원 70%가 2700개의 AI 에이전트와 함께 일하며 350만 건의 작업을 처리했다. 소프트웨어 엔지니어 95%는 AI 에이전트가 코드를 짜도록 맡겼다. 심지어 달 탐사 장비를 설계하고 물리 시뮬레이션을 돌린 것도 AI 에이전트였다.

윌리엄 브레넌(William Brennan) 블루 오리진 기술 혁신 담당 부사장은 3일(현지시간) 미국 라스베이거스에서 열린 ‘AWS 리인벤트 2025’ 기조연설 무대에 올라 “블루 오리진에서 에이전틱 AI가 폭발적으로 확산됐다”고 밝혔다. 이어 “우리는 100명이 로켓 1대를 발사하는 것이 아니라, 1명이 로켓 100대를 발사하는 세상을 믿는다”며 “에이전틱하게 로켓 전체를 설계할 수 있는 세상이 올 것”이라고 강조했다.

◇ AWS 기반 ‘블루GPT’ 플랫폼 구축

블루 오리진은 AWS의 핵심 서비스들을 기반으로 ‘블루GPT’라는 독자적인 생성형 AI 플랫폼을 구축했다. 이 플랫폼은 안전한 대형언어모델(LLM) 및 MCP 게이트웨이, 에이전트 마켓플레이스, 멀티 에이전트 오케스트레이션 시스템을 모두 갖췄다.

블루GPT의 기술 스택은 전적으로 AWS 서비스로 이뤄져 있다. 아마존 베드록을 통해 모든 주요 AI 모델에 접근하고, 스트랜즈(Strands)와 에이전트(Agents)로 에이전트를 구축하며, ETF, 아마존 오픈서치, RDS, 람다 등으로 지식 베이스와 수십 개의 도구를 연결했다.

브레넌 부사장은 “AWS가 진정한 파트너로서 나타났다”며 “에이전트 코어를 통해 빠르게 움직이고 에이전트를 구축할 수 있게 됐고, 에이전트가 다른 에이전트와 협업할 수 있게 됐다”고 말했다. 또 “AWS가 우리를 제품 로드맵 안으로 들어오게 해줘서 고객들이 기대하는 속도로 혁신하기 위해 필요한 것을 형성하는 데 도움을 줬다”고 덧붙였다.

블루GPT의 성과는 숫자로 증명된다. 지난달 한 달 동안 직원 70%가 2700개의 에이전트를 활용해 350만 건 이상의 상호작용을 했다. 에이전트 마켓플레이스에서 생성된 2700개의 에이전트가 실제 프로덕션 환경에서 사용되고 있다는 의미다.

활용 분야도 다양하다. 소프트웨어 엔지니어의 95%가 에이전트를 사용해 코드를 작성하고 있다. 뉴 글렌(New Glenn) 로켓 프로젝트는 에이전트를 활용해 추진 시스템 설계를 가속화하고 있다. 공급망과 제조 부문에서는 설계, 도구 사용, 작업 지시서 작성에 에이전트를 사용한다.

브레넌 부사장은 에이전트가 엔지니어의 생각을 완전히 바꿔놓았다고 밝혔다. “에이전트 코어, 스트랜즈, 베드록 같은 도구를 사용하는 엔지니어를 보면 도구를 모르던 상태에서 며칠 만에, 때로는 몇 시간 만에 에이전틱 솔루션을 만들어 낸다”며 “그들이 불가능하다고 생각했던 것을 만들어내는 모습을 보는 것이 정말 흥미진진하다”고 말했다.

◇ 달 먼지를 배터리로… 티렉스 프로젝트

블루 오리진이 기조연설 무대에 실물을 가져와 공개한 ‘티렉스(TEAREX, Thermal energy Advanced Brake Extraction)’ 프로젝트는 AI 에이전트의 잠재력을 보여주는 대표적 사례다. 티렉스는 달의 긴 밤을 견디기 위해 개발된 열 에너지 추출 시스템을 뜻한다.

달의 밤은 지구 시간으로 14일에 달한다. 이 혹독한 추위 속에서 장비가 살아남으려면 특별한 에너지 저장 시스템이 필요하다. 티렉스는 달 표면의 레골리스(regolith·달 먼지)를 챔버로 순환시켜 열을 추출하고, 경량 교환기를 통해 민감한 기계를 보호하는 방식으로 작동한다. 낮에는 이 열 순환을 역전시켜 다음 밤을 대비해 재충전한다. 말 그대로 달 먼지를 배터리로 만드는 것이다.

브레넌 부사장은 “티렉스 자체도 놀랍지만, 이를 구축한 AI 에이전트 팀이 더 놀랍다”고 말했다. 그의 말에 따르면 블루GPT의 한 에이전트는 세부 요구사항을 작성했고, 다른 에이전트는 시스템 아키텍처를 생성했다. 

그는 특히 ‘시뮬레이션 및 분석 에이전트’의 역할을 강조했다. 맞춤형 지식 베이스와 AI 네이티브 도구들과 연결돼 있는 에이전트다. 성능 최적화를 위한 엔톱(NTop), 결정론적 검증과 아티팩트 관리를 위한 언스타 디지털(Ansys Digital) 같은 도구들이다. 에이전트는 복잡한 물리 시뮬레이션을 실행하고, 결과를 바탕으로 설계를 반복 개선하며, 요구사항이 충족될 때까지 GPU 가속 EC2에서 실행된다.

브레넌 부사장은 “사용 괄겨 에이전트를 사용한 엔지니어들은 전통적인 방식보다 75% 빠르게 고성능 제품을 제공했다”며 “질량도 원래 설계보다 40% 개선됐다”고 밝혔다.

◇ AWS와의 협업, AI 민주화의 길로

블루 오리진의 성공 비결은 AI를 기술팀만의 영역으로 제한하지 않았다는 점이다. 브레넌 부사장은 “AI 도입을 모두의 일로 여기라”며 “기술팀만의 일이 아니다”라고 강조했다. 블루 오리진은 에이전트 구축을 민주화하고 사용자 친화적인 인터페이스를 제공해 직원 70%가 AI를 사용하도록 만들었다.

공개 마켓플레이스, 즉 ‘에이전트 앱 스토어’도 중요한 역할을 했다. 브레넌 부사장은 “혁신 과정이 엉망이어도 괜찮지만, 쉽게 발견할 수 있어야 한다”며 “팀들이 에이전트를 테스트하고 발견할 수 있는 사용하기 쉬운 평가 도구를 제공했다”고 설명했다. 또 “AWS가 LLM과 에이전트 기본 요소, 확장성을 처리하도록 하고, 우리는 자신과 고객의 문제를 해결하는 도구 구축에 집중했다”고 덧붙였다.

AWS와의 협업은 계속 확대하고 있다. 브레넌 부사장은 “에이전트 코어에서 기업용 지식 그래프(Knowledge Graph)를 구축 중”이라며 “모든 데이터에 대한 AI 접근성을 혁신하고 있다”고 말했다. 이어 “AWS GPU로 훈련된 맞춤형 모델을 자율 달 탐사 로버에서 테스트할 예정”이라며 “블루 오리진의 재능 있는 직원들과 AI 에이전트들이 우리가 지구의 이익을 위해 우주로 가는 길을 건설하면서 계속해서 혁신의 연료가 될 것”이라고 덧붙였다.