How Informatica Built a Multi-Agent AI System to Reduce Data Workflows
Author: Neha Awasthi (Salesforce/Informatica) | Source: Salesforce Engineering Blog | Published: 2026-05-08
한 줄 요약
Informatica는 단일 에이전트의 한계(잘못된 도구 선택, 컨텍스트 초과, 비일관적 출력)를 극복하기 위해 오케스트레이션 에이전트가 전문 에이전트를 라우팅하는 CLAIRE 멀티 에이전트 시스템을 구축하여 데이터 워크플로우를 수개월에서 수일로 단축했다.
핵심 주장/내용
- 오케스트레이션 에이전트가 컨트롤 플레인 역할을 하며, 데이터 품질/프로파일링/규칙 생성/클렌징 등 전문 에이전트로 작업을 라우팅한다
- 단일 에이전트 접근법의 실패 원인: 잘못된 도구 선택, 컨텍스트 한도 초과, 비일관적 출력
- 결정론적 도구 라우팅, 에이전트 간 데이터 계약 기반 검증 체크포인트, 사용자가 검토 가능한 실행 계획 생성 레이어를 핵심 해결책으로 도입했다
- 시맨틱 레이어를 통해 엔티티 해석(entity resolution)과 의도 분해(intent decomposition)를 수행한다
주요 수치 / 사실
- 태스크 성공률: 90%
- 그라운딩 정확도: 98%
- 할루시네이션 비율: 1%
- 요청당 모델 호출 수: 50-60회
- 워크플로우 기간: 수개월 → 수일
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