Local Multimodal Inference 기반의 Enterprise Agent 운영 체계 전환

Context

LLM 기반 Agent가 이론적 개념을 넘어 실제 운영 단계로 진입하며 보안 취약점과 관리 복잡성 증가. 기존 중앙 집중형 API 모델의 높은 비용 및 Latency 문제가 실질적인 비즈니스 확장의 병목 지점으로 작용.

Technical Solution

• Local Multimodal Inference 도입을 통한 API 비용 제거 및 Cold Start 문제 해결
• Edge Compute Layer를 기본 연산 계층으로 설정하여 응답 속도 최적화 및 데이터 프라이버시 강화
• OWASP LLM Top 10 및 NIST AI RMF 표준 기반의 Agent Passport 도입을 통한 지속적 모니터링 체계 구축
• Encoder-free Multimodal 아키텍처 채택으로 16GB RAM 환경의 저사양 디바이스 내 네이티브 오디오/비디오 처리 구현
• Centralized Model과 Edge Model의 계층적 분리 설계를 통한 연산 효율성 극대화
• 체계적 테스트 프레임워크 기반의 Agent Governance 적용으로 프로덕션 배포 안정성 확보