AI2026. 11. 11. 오후 5:01 UTC·2 분 소요

Plurai, 시드 1300만 달러 유치… AI 에이전트 시뮬레이션 강화

Nexar 출신 엔지니어들이 세운 Plurai가 자율주행 검증 방식을 AI 에이전트에 적용해 신뢰성과 비용을 개선하기 위해 시드 1300만 달러를 유치했습니다.

Illustration of an AI agent being tested in a simulated digital environment modeled on a company's systems, with a self-driving car motif. — 이미지: TechCrunch

AI 에이전트 스타트업 Plurai가 수요일 시드 투자로 1300만 달러를 유치했다고 밝혔습니다. 이번 라운드는 Team8이 주도했으며 U&I, Velocity, Mercer가 참여했습니다. 회사는 자율주행차 개발에 쓰인 시뮬레이션 기법을 AI 에이전트에 적용해 신뢰성을 높이겠다는 계획입니다.

에이전트 정확도의 한계

복잡한 업무를 맡은 에이전트는 아직 감독 없이 쓸 만큼 안정적이지 않습니다. LiveBench 2.0에서 Claude Fable 5.2는 100개 과제 중 82.9개, ChatGPT-6 Astra는 75.6개를 해결했습니다. AI 인프라 기업 EON이 모의 기업 환경에서 실시한 테스트에서는 가장 우수한 Claude Opus 4.8의 정확도가 76.8%였습니다.

회사에 따르면 에이전트는 출장 예약 시 지출 규정을 무시하거나, 여러 데이터 세트를 결합할 때 오류를 내고, 긴 고객 상담에서 맥락이 과도해져 잘못된 방향으로 가기도 합니다.

Plurai의 접근법

공동 창업자 Ilan Kadar와 Elad Levi는 자율주행 기술 기업 Nexar 출신입니다. Kadar는 Waymo와 함께 엔드투엔드 딥러닝 주행 소프트웨어를 시뮬레이션하고 평가한 경험이 있습니다.

Plurai는 지식 베이스와 에이전트가 사용할 도구를 포함해 고객사 전산 시스템의 디지털 트윈을 만듭니다. 이어 에이전트의 가능한 모든 흐름을 지도화하고, 까다로운 예외 상황에 대한 평가와 수정을 준비합니다. Claude Code, Codex, Copilot, Cursor 같은 기존 도구와 함께 작동합니다.

Kadar는 수집한 데이터로 고객별 맞춤형 소형 오픈 웨이트 모델을 사후 학습하는 것이 핵심이라고 말했습니다. Nvidia, Nebius와 진행한 테스트에서 회사 모델은 중간급 프런티어 모델보다 낮은 비용으로 더 나은 성능을 보였습니다. Kadar는 품질을 같거나 높게 유지하면서 비용을 1~2자릿수 줄일 수 있다고 설명했습니다.

엔젤 투자자인 Google DeepMind 연구원 Reah Miyara는 실제 운영 환경의 실패 유형을 이해하고 합성 데이터를 생성하는 점이 강점이라고 평가했습니다. Kadar는 OpenAI와 Anthropic 모델이 아무리 똑똑해져도 고객사의 비즈니스와 정책은 알지 못할 것이라고 말했습니다.