기업들은 적절한 거버넌스 시스템 없이 더 많은 AI 에이전트를 배포함에 따라 엔터프라이즈 AI는 증가하는 인프라 문제에 직면하고 있습니다. Gartner는 기업당 AI 에이전트 수가 크게 증가할 것으로 예측하지만, 대부분의 조직은 이러한 성장에 대비하지 못하고 있다고 느낍니다. 이러한 격차는 다양한 모델과 플랫폼에 걸쳐 에이전트를 관리하는 인프라에 대한 수요를 창출했습니다. 전 AWS 엔지니어들이 설립한 Xpander.ai는 공급업체에 구애받지 않는 AI 에이전트 플랫폼으로 이 요구를 충족시키는 것을 목표로 합니다. 이 플랫폼은 에이전트를 구축, 실행 및 관리하기 위한 제어 평면을 제공하여 중앙 집중식 거버넌스, 격리된 워크플로우 및 공급업체 종속성에 대한 우려를 해결합니다. Xpander의 Universal Harness는 다양한 환경 및 모델에 걸쳐 이식 가능한 워크로드로 에이전트를 실행하기 위한 모델 및 프레임워크에 구애받지 않는 런타임을 제공합니다. LangChain, CrewAI 및 Temporal과 같은 경쟁업체는 유사한 기능을 제공하며, 주요 클라우드 제공업체도 이 인프라 계층으로 확장하고 있습니다. Xpander는 에이전트 프레임워크를 교체 가능한 구성 요소로 취급함으로써 차별화됩니다. 이 회사는 이러한 운영 인프라를 내부적으로 구축하는 것은 비용이 많이 들고 시간이 많이 소요된다고 주장합니다. Xpander의 플랫폼은 필수 런타임 서비스를 패키징하여 에이전트 배포를 단순화하는 것을 목표로 합니다. 그들의 플랫폼은 샌드박스 실행, 영구 메모리 및 장애 복구와 같은 작업을 처리합니다. 이러한 인프라 부담은 정부 및 금융 기관의 통제된 에이전트 배포를 방해했습니다. Xpander는 기업이 오케스트레이션 및 거버넌스를 위해 플랫폼을 사용하는 동안 AI 모델을 유지하도록 권장합니다.