화자 라이브의 CTO이자 초서 AI의 창립자 겸 CEO인 펑빙칭은 팀을 이끌어 2026년 3월부터 기업용 에이전트 플랫폼의 자체 개발을 시작했으며, 한 달 만에 에이전트 관리, 스킬 구성, 권한 제어 및 채팅 상호작용 기능을 갖춘 최소 기능 버전을 출시했습니다. 2026년 10월 26일 현재, 화자 비즈니스 영역과 화방 그룹의 중앙 플랫폼에서 약 30개의 에이전트 애플리케이션이 도입되어, 제품·연구 자동화, 운영 데이터 조회, 고객센터 응대, 법무 계약 1차 검토, 행정 업무 처리 및 정부 관계(GR) 지원 등 다양한 실제 비즈니스 시나리오를 포괄하고 있습니다.
플랫폼은 명확한 4계층의 책임 구분을 채택합니다: 비즈니스 인터페이스는 작업과 결과의 표시를 담당하며, 제어 및 거버넌스 계층은 신원, 권한, 구성, 버전 및 사용량을 통합적으로 관리합니다. 에이전트 런타임은 모델 판단, 도구 호출 및 상태 전환을 담당하고, 리소스 접속 및 실행 환경은 기업의 기존 시스템과 연동되어 구체적인 작업을 수행합니다. 플랫폼은 ‘공용 커널에는 부서별 고유 로직을 포함하지 않는다’는 원칙을 준수하며, 비즈니스 간 차이는 스킬, 프롬프트, 도구 인터페이스 및 설정을 통해 표현되므로, 새로운 시나리오가 추가되더라도 공용 실행 커널을 수정할 필요가 없습니다.
다중 사용자 간의 공유 실행 환경에서 격리 문제를 해결하기 위해, 화자오는 Docker, 가상머신 및 MicroVM 솔루션을 비교·조사한 끝에 텐센트 클라우드의 오픈소스 프로젝트인 CubeSandbox를 채택했습니다. 이는 빠른 시작 속도와 강력한 격리 기능을 제공하며 성능도 충족하기 때문입니다. 해당 솔루션은 이미 생산 환경에서 6개월 이상 안정적으로 운영되고 있으며, 화자오와 화팡 두 개의 인스턴스에서 약 30개의 에이전트를 지원하고 있습니다. 일평균 토큰 소비량은 약 8,300만입니다. 또한 화자오는 CubeSandbox와 연동하기 위해 자체 개발한 터미널 프로토콜 에이전트인 agentd를 도입하여, 환경 변수 전달, 베어러 토큰 인증, 파일 가시성 검증 등 핵심 문제들을 해결했습니다.
조직 간 협업 차원에서 화장어는 ‘공통 공용 코드 사용, 조직별 구성 분리’ 모델을 채택해 부서 간 재사용을 실현합니다. 화장어와 화방은 동일한 Agent Runtime 코드를 공유하지만, 인스턴스는 독립적으로 배포되며, 계정 체계, 비즈니스 데이터 및 실행 환경은 완전히 분리됩니다. 현재 단계에서는 여전히 단일 지점에서의 효율 개선에 중점을 두고 있으며, 다음 단계에서는 두 가지 주요 방향에 집중할 예정입니다. 첫째, 분산된 Agent들을 엔드투엔드 비즈니스 프로세스에 연계하여(예: 제품 요구사항 → 설계 → 개발 → 테스트로 이어지는 연구개발 자동화) 통합하는 것입니다. 둘째, 그룹의 경영 목표(예: 사용자 활성화, 방 입장률, 라이브 스트림 전환율 등)를 기반으로 Agent의 요구사항을 역으로 세분화하고, 권한 범위 내에서 부서 간 데이터를 원활히 연계·통합하여 공동 분석을 추진하는 것입니다.
화자오(Huajiao)는 AI 가치 평가가 실제 업무 비용에 귀착되어야 한다고 강조한다. 이는 모델 호출 비용만 계산하는 데 그치지 않고, 인력의 검증·재작업·지속적인 유지보수 및 실패 위험까지 포함해야 한다는 것이다. 과거에는 대장정류 에이전트가 생산 환경에서 한 사용자의 일일 소비 비용이 수만 위안에 달한 사례도 있었으며, 이를 계기로 팀은 ‘확정성 있는 업무를 우선 처리하고, 판단이 필요한 부분은 모델에 맡기며, 핵심 책임 단계에서는 인력을 남겨 두는’ 기술 선택 기준을 확립했다. 펑빙칭은 기업 AI의 핵심 경쟁력은 모델이나 프레임워크에 있지 않고, 오히려 자체적으로 축적된 비즈니스 규칙, 전문 지식, 시스템 인터페이스 및 데이터 권한에 있다고 지적했다. 이러한 요소들은 외부에서 구매할 수 없으며, 지속적인 실천을 통해 조직의 역량으로 내재화해야 한다.