PANews 8월 28일 소식, 코인베이스가 내부 AI 시스템 ‘CEEcil’의 아키텍처와 적용 현황을 공개했다. 이 시스템은 단순한 챗봇이 아니라 ‘팀 구성원’과 유사한 AI 에이전트로 설계되었으며, Slack에서 @ 멘션될 수 있고 장기 기억, 능동적 후속 조치, 판단 능력을 갖추고 있다. CEEcil은 현재 팀이 프로덕션 사고를 처리하고, 기존에는 몇 시간을 기다려야 얻을 수 있었던 전문가 지식에 답변하는 데 도움을 줄 수 있다. 향후에는 이 모델을 여러 팀 전용 AI 에이전트로 확장해, AI가 ‘질문에 답하는’ 것을 넘어 지속적으로 기억하고 능동적으로 참여하며 실제 업무를 완수하도록 할 계획이다.

실제 활용에서 CEEcil은 관련 Slack 논의에 능동적으로 참여하고 이모지 반응을 보내며, 문제를 아무도 처리하지 않을 때 자동으로 후속 조치를 취할 수 있다. 코인베이스에 따르면 이 시스템은 고객 식별 정보가 포함된 운영 문서를 Git에 제출하는 것을 거부하고, 비식별화 버전이나 규정을 준수하는 저장 방식을 사용하도록 권고한 적도 있어 일정 수준의 보안 판단 능력을 갖추고 있음을 보여준다.

아키텍처 측면에서 CEEcil은 Go 서비스와 AI 에이전트 런타임으로 구성되며, MCP를 통해 기억 검색, 지식 베이스, 실시간 조회, Slack 등의 도구를 연결한다. 코인베이스는 또한 실시간 ‘킬 스위치’, 호출 횟수 및 지출 상한, 감사 메커니즘을 설정했으며, 생성된 코드에 대해 사람의 검토와 병합을 요구한다.

CEEcil은 3계층 기억 메커니즘을 통해 팀 컨텍스트를 유지한다.

1. 백그라운드에서 승인된 채널의 결정, 차단 사항, 담당자 등의 정보를 지속적으로 추출한다.

2. 매일 밤 단기 관찰 내용을 장기 요약으로 통합한다.

3. 질문에 답할 때 필요에 따라 과거 기억, 최근 대화, 실시간 데이터를 검색한다. 동시에 시스템은 계층형 모델 아키텍처를 채택해, 단순 조회는 우선 API나 지식 베이스로 처리하고 복잡하고 여러 단계가 필요한 작업만 더 강력한 AI 모델에 맡겨 비용과 지연 시간을 낮춘다.