마이크로소프트 리서치가 AI 에이전트가 사용자와 상호작용하는 데이터 시각화를 직접 생성할 수 있도록 하는 새로운 언어 'Flint-Interactive'를 공개했다. 클릭, 필터링, 줌, 하이라이팅, 차트 간 연동 등 풍부한 상호작용을 정적 차트를 넘어 제공하는 것이 특징이다.

지금까지 AI 에이전트는 데이터를 분석해 시각화를 생성할 수 있었지만, 사용자가 원하는 것은 그것만이 아니었다. 데이터 저널리즘처럼 세밀하게 탐색하고, 차트에서 선택한 내용을 문서의 관련 텍스트와 연동하며, 여러 차트 간에 선택을 교차시키는 경험을 원했다. 문제는 이런 복잡한 상호작용을 AI가 코드로 구현하기가 극도로 어렵다는 점이었다.

고수준 언어로 복잡도 극적 감소

Flint-Interactive는 이 문제를 근본에서 풀었다. 마이크로소프트 연구팀은 Flint의 컴파일러 기술을 활용, 사용자와 AI가 저수준 시각화 코드 대신 고수준 의미 사건(semantic event)과 업데이트 연산자(update operator)로 상호작용을 정의하도록 설계했다.

예를 들어, 두 개의 산점도에서 한 차트의 데이터를 선택하면 다른 차트의 같은 데이터가 자동으로 하이라이트되는 '연동 선택(linked-brush)' 기능이다. 이를 구현하려면 종전에는 DOM 이벤트 처리, 시각적 의존성, 레이아웃 재계산 등 수십 줄의 복잡한 코드가 필요했다. Flint-Interactive에서는 고수준 명세 몇 줄로 충분하다.

컴파일러가 상호작용 로직과 시각적 의존성 간의 복잡한 관계를 자동으로 해결하기 때문이다. 이는 AI 에이전트가 반복 디버깅 없이 한 번에 작동하는 시각화를 생성할 확률을 크게 높인다.

세 가지 사용 방식으로 즉시 활용 가능

Flint-Interactive는 이미 세 가지 형태로 제공되고 있다.

첫째, 채팅 환경에서의 즉시 활용이다. 사용자가 데이터 분석을 요청하면 AI 에이전트가 Flint 명세와 상호작용 명세(interaction_spec)를 함께 생성해 대화창에 인터랙티브 차트를 렌더링한다. 사용자는 차트를 직접 탐색하고, 선택한 데이터를 기반으로 후속 질문을 던질 수 있다.

둘째, 대시보드·데이터 스토리 구축이다. 개발자는 Flint Interactive Canvas를 활용해 복잡한 대시보드를 만들 수 있다. 테이블에서 행을 선택하면 차트의 해당 데이터가 강조되고, 차트에서의 선택이 다른 시각화나 애플리케이션 상태를 업데이트하는 식의 깊은 연동이 가능하다.

셋째, 커스텀 상호작용이다. 미리 정의된 상호작용만으로 부족하면 개발자는 프로그래밍 API를 통해 트리거와 핸들러를 직접 정의해 맞춤형 상호작용을 구성할 수 있다.

산업에 던지는 의미

이번 Flint-Interactive의 공개는 AI 에이전트의 데이터 분석 경험을 한 단계 도약시킨다는 의미다.

지금까지 AI 기반 BI 도구들은 "쿼리를 던지면 차트가 튀어나온다"는 정도였다면, 이제는 사용자가 데이터를 능동적으로 탐색하는 인터랙티브 환경으로 전환된다는 뜻이다. 이는 마이크로소프트의 Copilot 전략—AI가 단순 질의응답을 넘어 협업 도구가 되는 비전과도 맞닿아 있다.

또 다른 의의는 AI 생성의 신뢰성 문제를 언어 설계로 해결했다는 점이다. 이전에는 AI가 상호작용 코드를 생성할 때마다 레이아웃 깨짐, 렌더링 오류, 상호작용 충돌 등이 빈번했다. 고수준 언어와 컴파일러는 이런 클래스의 버그를 구조적으로 차단한다.

국내 데이터 분석, BI 솔루션 기업들도 이 트렌드에 주목해야 한다. Power BI, Tableau 같은 기존 도구들과 AI의 결합이 본격화하는 시점에, "AI가 생성한 시각화가 실제로 탐색 가능한가"라는 질문이 차별화의 핵심이 될 가능성이 높기 때문이다.

마이크로소프트는 이 기술을 학술 컨퍼런스 SOSP 2026에서 발표했으며, Flint-Interactive 사양은 오픈소스로 공개되었다. GitHub를 통해 누구나 접근 가능하다.