에이전틱 AI 시대, IT 운영의 패러다임 전환
오늘날 IT 운영의 중심은 시스템의 안정적인 가동 시간 확보였습니다. 하지만 에이전틱 AI의 등장으로 이러한 기존 전제가 흔들리고 있습니다. 지속적으로 실행되는 애플리케이션 대신, 필요에 따라 생성되고 사라지는 AI 에이전트들을 어떻게 운영하고 관리해야 할까요? 백화점식 운영에서 팝업 스토어 운영으로의 전환, IT 운영의 새로운 도전 과제를 살펴봅니다.
사라지는 소프트웨어, 무엇을 운영할 것인가?
기존 IT 운영 모델은 예측 가능성과 안정성을 기반으로 구축되었습니다. 쿠버네티스와 같은 기술은 지속적으로 실행되는 컨테이너화된 애플리케이션을 효율적으로 관리하도록 설계되었죠. 하지만 에이전틱 AI는 다릅니다. 단 몇 초 만에 생성되어 사라지는 에이전트, 끊임없이 변화하는 프로세스 연쇄는 기존의 운영 방식을 무력화합니다. 영속성을 전제로 설계된 시스템으로는 이들을 관리할 수 없습니다.
낡은 매뉴얼, 새로운 난관
새로운 환경은 기존의 운영 매뉴얼로는 해결할 수 없는 문제들을 야기합니다. 에이전트가 필요한 순간에 필요한 데이터를 정확히 받도록 보장하는 방법, 대시보드에 표시될 만큼 오래 존재하지 않는 워크로드를 모니터링하고 보호하는 방법, 그리고 모든 에이전트가 제각각 인프라 조각을 요구하지 않도록 하는 방법 등, 해결해야 할 과제가 산적해 있습니다.
용량 vs. 소비: 새로운 운영 사고방식
에이전틱 AI 환경에서는 인프라 자원(용량)과 이를 활용하는 에이전트 및 AI 모델(소비) 간의 구분이 중요해집니다. 에이전트는 자신이 어디에서 실행되는지, 어떤 네트워크를 사용하는지에 관심이 없습니다. 중요한 것은 생성되는 순간 필요한 자원에 안정적으로 접근할 수 있는지 여부입니다. 용량과 소비를 분리하는 구조는 IT 운영의 민첩성을 높이고, 시스템 전체를 더 유연하게 만듭니다.
추론: 용량과 소비를 잇는 다리
‘추론’은 AI 에이전트가 인프라 용량을 활용하는 인터페이스이자 작동 메커니즘으로, 용량과 소비를 연결하는 핵심 역할을 합니다. 쿠버네티스가 컨테이너 오케스트레이션의 복잡성을 추상화했듯이, 에이전틱 AI 시대에는 추론 과정을 분리하고 관리할 수 있는 인터페이스 계층이 필요합니다. 이를 통해 수시로 생성되고 사라지는 AI 추론 작업을 안정적으로 제어할 수 있습니다.
초기 실험과 엔터프라이즈 시나리오
일부 실험 프로젝트에서는 목표 기반 프롬프트를 활용하여 다수의 에이전트가 자율적으로 작업을 수행하도록 오케스트레이션하는 방식을 보여주고 있습니다. 이러한 시스템은 필요에 따라 스스로 에이전트를 생성하고 종료하며, 자율적으로 조직화되는 모습을 보입니다. 엔터프라이즈 환경에서는 고객 지원 에이전트가 실시간으로 생성되고 사라지는 상황을 상상해 볼 수 있습니다. 용량과 소비 사이에 적절한 추상화 계층이 없다면, 새로 생성되는 모든 에이전트는 운영상의 잠재적 문제가 될 수 있습니다.
과소평가된 도전 과제들
용량과 소비를 분리하는 것은 단순해 보이지만, 실제로는 복잡한 문제들을 내포하고 있습니다. 메모리와 컨텍스트 관리, 모니터링, 그리고 규제 준수가 대표적인 예입니다. 여러 에이전트가 동시에 작업할 때 동일한 데이터와 컨텍스트를 공유하도록 보장하는 방법, 일시적으로 생성되고 사라지는 에이전트를 추적하는 방법, 그리고 지역별 규제 차이에 대응하는 방법 등, 해결해야 할 과제가 많습니다.
앞으로의 방향
애플리케이션 중심 구조에서 에이전트 중심 구조로의 전환은 IT 운영의 개념 자체가 바뀌고 있다는 신호입니다. 이제 운영의 목적은 소프트웨어를 계속 실행 상태로 유지하는 것이 아니라, 필요한 소프트웨어가 필요할 때 안전하고 안정적으로, 그리고 대규모로 생성, 작동, 소멸할 수 있도록 보장하는 일입니다.
맺음말
에이전틱 AI 시대의 IT 운영은 과거의 매뉴얼로는 설명할 수 없습니다. 일시적 운영을 관리하기 위한 새로운 표준, 등장과 동시에 사라지는 에이전트를 신뢰할 수 있는 체계, 그리고 끊임없이 변화하는 환경 속에서 일관되고 재현 가능한 동작을 보장하는 방법 등, 풀어야 할 숙제가 많습니다. 변화의 여정은 이제 막 시작되었으며, 지속적인 고민과 혁신이 필요합니다.
