MCP 기반 Agentic AI의 Production Infrastructure 전환 및 KV-cache 6배 최적화

Context

기존 AI 모델의 단순 텍스트 생성을 넘어 실제 비즈니스 워크플로우를 수행하는 Agentic AI 도입 단계 진입. 모델의 파라미터 증가에 따른 추론 비용 상승과 복잡한 도구 연동의 파편화가 주요 병목 지점으로 작용.

Technical Solution

• Model Context Protocol(MCP) 표준 채택을 통한 에이전트-도구 간 인터페이스 통합 및 상호운용성 확보
• KV-cache 압축 알고리즘 적용을 통한 메모리 사용량 6배 절감 및 추론 속도 최적화
• 단발성 Task 처리를 넘어 Reasoning, Planning, Feedback Loop를 포함한 Multi-step Workflow 설계
• API Call, Code Execution, Database Query 능력을 갖춘 도구 중심의 에이전트 아키텍처 구성
• 자율적 실행과 인간의 감독을 결합한 Guardrail 시스템 구축으로 Production 안정성 확보