AI 모델 중심에서 Managed Agents 기반 Infrastructure로의 패러다임 전환

Context

기존 AI 개발 체계가 모델의 추론 성능 개선에 집중함에 따라 Orchestration 비용 급증. 단순 API 결합 방식으로는 State Management, Memory Handling, Backend Coordination 등 분산 시스템 설계의 복잡도를 해결하기 어려운 한계 직면.

Technical Solution

• 모델 중심 설계에서 AI-native Infrastructure로의 아키텍처 전이
• Managed Agents 도입을 통한 Execution Layer, Deployment Pipeline, Scheduler의 통합 관리
• 단순 챗봇 인터페이스를 넘어 Tool Use와 Workflow Trigger가 가능한 OS Layer 구조 설계
• 개별 모델의 범용성 대신 Specialized AI Systems 간의 협업을 통한 효율적 Task 처리
• Firebase 등 기존 Backend 서비스에 AI Workflow를 직접 통합하여 인프라 설정 오버헤드 제거