인간 웹 검색 시대는 끝났다: Nimble, 기업을 위한 99% 정확도를 자랑하는 Agentic Search Platform 출시

Source: VentureBeat

웹 검색은 이미 AI에 의해 혁신을 겪고 있습니다 — 구글이 검색 결과 페이지 상단에 AI 개요(검색 결과 요약)를 사용자에게 제공하는 방식을 보면 알 수 있고, 빙은 초기에 OpenAI의 GPT 모델을 통합했으며, Perplexity는 자체 AI 기반 웹 검색 플랫폼과 브라우저를 지속적으로 구축하고 있습니다.

Nimble은 Agentic Search Platform의 출시를 발표했으며, 이는 공개 웹을 AI 시스템 및 비즈니스 워크플로우를 위한 신뢰할 수 있는 의사결정‑등급 데이터로 전환하도록 설계된 시스템입니다.

이번 출시는 Norwest가 주도하고 Databricks Ventures 등과 함께 참여한 4,700만 달러 규모의 시리즈 B 투자로 지원되며, 회사의 총 자금 조달액은 7,500만 달러에 이릅니다.

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Nimble의 플랫폼이 중요한 이유

이 이니셔티브는 현재 AI 시대의 근본적인 병목 현상을 해결합니다. 대형 언어 모델(LLM)이 점점 더 정교해지고 있지만, 종종 불완전하거나 검증할 수 없는 외부 정보에 대해 추론합니다. Nimble의 플랫폼은 실시간으로 라이브 인터넷 데이터를 검색, 탐색 및 검증하는 거버넌스된 데이터 레이어를 제공함으로써 이 “추측의 격차”를 없애는 것을 목표로 합니다.

VentureBeat와의 독점 인터뷰에서 Nimble 공동 설립자이자 CEO인 Uri Knorovich는 자신의 머신‑중심 인터넷 비전에 대한 초기 회의론을 회상했습니다:

“우리가 회사를 시작했을 때, 그리고 처음 투자자들을 만났을 때, 나는 웹은 인간을 위해 만들어졌지만 머신이 웹의 첫 번째 시민이 될 것이라고 말했습니다,”라고 Knorovich는 회상했습니다. 그는 초기 반응이 그를 “너무 이상주의적”이라고 평가했지만, 현재 AI 채택의 현실이 그의 주장을 입증했다고 언급했습니다.

기술: 협조형 다중 에이전트 아키텍처

Nimble 솔루션의 핵심은 전용 분산 아키텍처로, 인간 연구원이나 취약한 웹 스크레이퍼가 전통적으로 수행하던 작업을 전문화된 에이전트가 조정하도록 설계되었습니다. 회사 인프라 문서에 따르면, 이 프로세스는 다섯 개의 뚜렷한 계층으로 나뉩니다:

1. 헤드리스 브라우저 및 브라우징 에이전트 – 대상 도메인과의 초기 상호작용을 관리하고, 인간이 하듯 복잡한 사이트 구조를 탐색합니다.
2. 파싱 에이전트 – 페이지 내용을 해석하고, 다양한 형식에 걸쳐 관련 데이터 요소를 식별합니다.
3. 데이터‑처리 에이전트 – 인터넷에서 얻은 잡음 데이터를 집계·필터링·정제하여 구체적이고 구조화된 답변을 생성합니다.
4. 검증 에이전트 – 전달 전에 결과의 정확성과 완전성을 확인합니다.
5. 전달 계층 – 검증된 데이터를 API 또는 노코드 워크플로우를 통해 노출합니다.

소비자용 링크 클릭을 목표로 하는 일반 검색 엔진과 달리, 이 아키텍처는 멀티모달 및 추론 능력을 갖춘 최첨단 모델(예: OpenAI, Anthropic, Meta)을 활용해 실제 브라우저를 제어합니다. 이를 통해 Nimble은 다음을 가능하게 합니다:

• 동적 레이아웃 탐색
• 실시간 결과 교차 검증
• 단순 텍스트 요약이 아닌 감사 가능한 데이터 출력 제공

새로운 패러다임: “웹은 인간을 위해 설계되었지만, 기계가 첫 번째 시민이다”

Knorovich는 AI와 웹의 상호작용 규모가 인간 행동과 근본적으로 다르다고 지적한다:

“우리는 인간으로서 결정을 내리기 전에 아마 세 개에서 다섯 개 정도의 옵션을 검색합니다… 하지만 매일 Nimble은 웹에서 3백20만 건 이상의 상호작용을 수행합니다,” 라고 그는 설명했다.

이러한 거대한 규모—월간 수십억 건의 검색—은 새로운 유형의 인프라를 필요로 하는 프로그램적 전환을 의미한다.

“오늘날 기업에게 병목 현상은 모델의 지능이 아니라 그들이 접근할 수 있는 데이터의 품질이다,” 라고 Knorovich는 말했다.
“에이전트가 헤드라인이고, 정확하고 신뢰할 수 있는 웹 검색이 병목 현상이다.”

Nimble vs. 소비자 검색: 속도보다 정밀성

Knorovich는 Nimble을 Google과 같은 일반 목적 도구나 소비자 AI 검색 어시스턴트와 명확히 구분합니다:

• 소비자 도구 – 속도와 일상적인 질의에 최적화되어 있음(예: “가장 가까운 식당이 어디인가요?”).
• 기업 도구 – 수백만 달러 규모의 의사결정을 지원하기 위해 고규모·고정밀 결과가 필요함.

“일반 목적 웹 검색 도구는 *‘레오 메시의 아내가 누구인가요?’*와 같은 일반적인 답변을 얻기에 좋습니다,” 라고 Knorovich는 말했습니다.
“하지만 기업은 깊고 세분화된 데이터가 필요하고, 검색 필터, 규제, 신뢰할 수 있는 출처를 제어할 수 있는 능력이 필요합니다. Reddit 게시물이나 고수준 뉴스 요약과 같은 소비자 AI 모델과 달리, Nimble은 기업 기록 시스템에 직접 저장될 수 있는 ‘현장 수준’ 정보를 제공합니다.”

제품: 코드 없는 사용자와 개발자 간 격차 해소

Agentic Search Platform은 기업 규모 확장을 위해 설계된 두 가지 주요 인터페이스를 통해 제공됩니다.

1. 웹‑검색 에이전트

• 코드 없는 AI 워크플로우 빌더로, 비즈니스 팀이 필요한 데이터를 설명하면 구조화된 데이터 스트림을 코드 한 줄 없이 받아볼 수 있습니다.

2. 웹‑툴 SDK

• 개발자가 코드에서 직접 웹을 검색, 추출, 크롤링할 수 있도록 하는 API 모음입니다. 주요 엔드포인트는 다음과 같습니다:

GET /crawl   →  map an entire domain
GET /map     →  create a hierarchical domain tree

플랫폼은 > 99 % 정확도로 데이터를 제공하도록 구축되었습니다 (예: “애틀랜타의 상업용 부동산 상황을 알고 싶다면… 밀리초 단위로 최적화된 검색이 아니라, 테이블에서 직접 확인하거나 엑셀로 다운로드할 수 있는 데이터를 원한다는 의미입니다.”)

주요 활용 사례

엔터프라이즈 라이선싱 및 컴플라이언스

• 거버넌스‑우선 설계 – Nimble은 “설계 단계부터 컴플라이언스”를 구현하며 SOC 2 Type II, GDPR, CCPA, HIPAA 인증을 보유하고 있습니다.
• 가격 모델 – 제공되는 가치에 맞춰 설계되었으며, 비용은 실행된 검색 수에 따라 부과됩니다.

가격 세부 정보

커뮤니티 및 사용자 반응

“한때 검토에 몇 주가 걸리던 가격 인텔리전스가 이제 에이전트에게 제어권을 부여함으로써 몇 분 안에 대응할 수 있게 되었습니다.” – Julie Averill, 전 CIO, Lululemon

“플랫폼의 확장성은 고품질 데이터를 LLM에 공급함으로써 보다 견고하고 신뢰할 수 있는 AI 시스템을 개발하는 데 핵심이었습니다.” – Itamar Fridman, CEO 겸 공동 설립자, Qodo

“Nimble은 복잡한 소스에서 구조화된 데이터를 추출하는 과정을 단순화합니다 – 제 역할에 있어 변혁적입니다.” – Dennis Irorere, 데이터 엔지니어, TripAdvisor

• Grips Intelligence – Nimble의 Web API를 사용해 실시간 가격 및 제품 데이터를 제공하며 45,000개 이상의 전자상거래 사이트로 확장되었습니다.
• Alta – 매일 수백만 건의 AI 기반 시장 진출 워크플로우를 지원하며 3–4배 더 깊은 컨텍스트와 99 % 이상 신뢰성을 제공합니다.

시리즈 B 펀딩

• 금액: $47 million
• 목적: 멀티‑에이전트 웹 검색 연구를 가속화하고 거버넌스된 데이터 레이어를 확장합니다.

투자자

Target Global, Square Peg, Hetz Ventures, Slow Ventures, R‑Squared Ventures, J‑Ventures, InvestInData 등

“Nimble은 실시간 웹 데이터 레이어를 제공함으로써 내부 소스 외의 워크플로우까지 확장하는 데이터 인텔리전스 플랫폼을 보완합니다.” – Andrew Ferguson, 부사장, Databricks Ventures

비전

“프로그래밍된 웹 검색이 우리가 구축하고자 하는 방향이다,” 라고 Knorovich가 말한다. 레거시 데이터 공급업체와 부서지기 쉬운 스크래퍼를 벗어남으로써, Nimble은 AI가 현실 세계에서 자신 있게 행동하기 위해 필요한 실시간 구조를 제공하는 것을 목표로 한다.