LLM 챗봇을 넘어 Production-grade Agent Infrastructure로의 패러다임 전환

Context

단순 Prompt 기반의 AI 데모 수준을 벗어나 수천 개의 Agent를 기업 환경에서 안전하게 운용해야 하는 관리적 한계 직면. 모델 성능 개선만으로는 해결 불가능한 Runtime, Identity, Observability 등 시스템 인프라의 부재로 인한 프로덕션 적용 난항.

Technical Solution

• 단일 거대 모델 대신 특정 역할에 특화된 소규모 Agent들의 네트워크를 구성하는 Multi-agent Architecture 채택
• Agent Identity 및 Agent Gateway 도입을 통한 Agent 간 통신 제어 및 트래픽 추적 가능 구조 설계
• Model Context Protocol(MCP) 기반의 Task-specific Skills 적용으로 Context Bloat 현상을 방지하고 데이터 정밀도 향상
• Agent Runtime, Registry, Memory Bank를 통합한 Gemini Enterprise Agent Platform 구축을 통한 Lifecycle 관리 자동화
• Deterministic Path가 필요한 컴플라이언스 및 보안 영역을 위해 Graph-based ADK를 통한 워크플로우 구조화
• Model Armor 및 Sandbox 환경 구축을 통해 코드 실행 및 외부 툴 호출 시 발생 가능한 보안 위협 차단