TL;DR 데이터브릭스가 2026년 6월 18일, 여러 AI 에이전트 시스템을 하나의 프레임워크로 관리하는 오픈소스 '메타 하니스' Omnigent를 발표했다. 아파치 2.0 라이선스로 알파 버전이 공개됐으며, 클로드 코드·코덱스·Pi 등 외부 도구로 만든 에이전트와 자체 구축 프레임워크를 한 인터페이스에서 연결할 수 있다. 합성(Composition)·통제(Control)·협업(Collaboration) 세 가지 축으로 기능이 구성된다.

데이터브릭스가 AI 에이전트를 위한 오케스트레이션 계층 'Omnigent'를 오픈소스로 출시했다. 기업들이 코딩, 리서치, 의사결정 지원 등 다양한 업무에 AI 에이전트를 도입하면서 서로 호환되지 않는 에이전트 시스템이 난립하는 '파편화' 문제가 커지자, 이를 해결하기 위해 내놓은 상위 관리 레이어다.

코딩이 아니라 '관제'가 문제다

알파
현재 공개 단계
Apache 2.0
오픈소스 라이선스
20,000+
데이터브릭스 고객사 수
70%
Omnigent 활용 가능 포춘 500대 기업 비율

Omnigent는 기존 에이전트 위에 얹는 형태로 동작한다. 클로드 코드, 오픈AI 코덱스, Pi, 그리고 기업 내부에서 만든 자체 프레임워크까지, 서로 다른 모델과 도구로 만들어진 에이전트를 하나의 공통 인터페이스로 연결한다. 데이터브릭스는 이 결정이 자사 엔지니어링 조직 내부에서 여러 모델·프레임워크·사용자가 동시에 얽히는 워크플로를 운영하며 얻은 경험에서 나왔다고 밝혔다. 사내 어시스턴트 'Genie'를 구축하는 과정에서도 같은 교훈을 얻었다고 설명했다.

세 가지 축: 합성, 통제, 협업

기능은 크게 세 갈래로 나뉜다. '합성(Composition)'은 여러 에이전트와 모델, 프레임워크를 코드 변경을 최소화하면서 조합하고 전환할 수 있게 한다. '통제(Control)'는 거버넌스와 보안, 비용 관리에 초점을 맞춘다. 단순 프롬프트 기반 규칙이 아니라, 에이전트의 행동을 추적하는 상태 기반(stateful) 정책으로 가드레일을 적용한다. '협업(Collaboration)'은 여러 사람이 실시간으로 에이전트 세션을 공유하고 결과를 함께 검토하며 워크플로를 조정할 수 있게 해준다.

추가로 클라우드 실행 환경, OS 수준 샌드박싱, 맥락 기반 보안 정책, 비용 예산 통제 기능도 포함됐다. 여러 소프트웨어 환경에 걸쳐 구축된 커스텀 멀티 에이전트 시스템도 지원한다.

왜 지금인가 업계의 관심이 파운데이션 모델 자체에서, 그 모델을 배포·감독·연결하는 '관리 계층'으로 옮겨가고 있다. 컨텍에서 칸쿠버 게이트웨이, 구글 클라우드의 제미니 엔터프라이즈 에이전트 플랫폼 등 비슷한 시도가 동시에 쏟아지는 배경이다.

왜 오픈소스로 풀었나

데이터브릭스는 Omnigent를 특정 모델이나 벤더에 종속되지 않는 '중립적 관리 계층'으로 포지셔닝하고 있다. 외부 프레임워크와 자체 구축 시스템을 모두 지원함으로써, 이미 다른 에이전트 도구를 쓰고 있는 개발자층까지 끌어들이려는 전략으로 해석된다.

항목 내용
공개일 2026년 6월 18일
라이선스 Apache 2.0
단계 알파
지원 에이전트 클로드 코드, 코덱스, Pi, 자체 프레임워크 등
핵심 기능 합성, 통제, 협업
실무 팁 여러 코딩 어시스턴트·리서치 에이전트를 동시에 운용 중인 조직이라면, 알파 단계인 만큼 프로덕션 도입보다는 사내 PoC로 거버넌스·비용 추적 기능을 먼저 검증해보는 것을 권장한다.
핵심 포인트
  • Omnigent는 에이전트 자체가 아니라 여러 에이전트를 통합 관리하는 상위 오케스트레이션 계층이다.
  • 합성·통제·협업 세 축으로 멀티 에이전트·멀티 모델 환경의 거버넌스 공백을 메운다.
  • 특정 벤더에 종속되지 않는 중립적 위치를 표방하며 아파치 2.0으로 공개됐다.
  • 아직 알파 단계로, 프로덕션 전 보안·비용 통제 기능 검증이 필요하다.

기업들이 에이전트를 실험 단계에서 실제 운영 단계로 옮기면서, 보안·접근 권한·예산 한도·감사 가능성에 대한 압박이 커지고 있다. Omnigent는 이런 압박에 대응하는 '관리용 소프트웨어 계층' 경쟁이 본격화됐음을 보여주는 사례다.