엔터프라이즈 아키텍처의 미래: 에이전틱 AI 시대, 데이터 인프라가 답이다

인공지능(AI)이 기업의 운영 방식을 혁신하고 있습니다. 단순한 질의응답을 넘어, 자율적으로 추론하고 행동하는 에이전틱 AI가 그 중심에 있습니다. Model Context Protocol (MCP)와 Agent2Agent (A2A) 같은 새로운 프로토콜은 AI 에이전트가 기업 시스템과 다른 에이전트와 상호 작용하는 방식을 표준화할 잠재력을 지니고 있습니다. 하지만 성공적인 에이전틱 AI 구현을 위해서는 데이터와 애플리케이션 인프라에 대한 근본적인 재고가 필요합니다. 과거 마이크로서비스 전환의 교훈을 되새기며, 다가오는 에이전틱 AI 시대에 대비해야 합니다.

에이전틱 아키텍처, 현재 어디에 서 있나?

에이전틱 AI는 아직 초기 단계입니다. 많은 기업들이 탐색과 실험을 진행하며, 에이전트 간 통신의 잠재력을 이해하기 시작했습니다. MCP는 엔터프라이즈 데이터 접근을 위한 'USB-C'와 같은 역할을 하며, 초기 도입이 활발하게 이루어지고 있습니다. 반면 A2A는 자율 에이전트 간 연동이라는 더 어려운 과제를 해결해야 하므로, 아직 성숙 단계에 이르지 못했습니다.

스테이트리스(Stateless) 구조의 한계

MCP와 A2A는 모두 상태를 저장하지 않는 스테이트리스 구조를 가지고 있습니다. 이는 실험 단계에서는 문제가 되지 않지만, 실제 운영 환경에서 멀티 에이전트 워크플로를 실행할 때 한계를 드러냅니다. 에이전트 간 상호 작용에 대한 지속적인 메모리나 이력이 부족하면, 의사 결정 감사, 문제 해결, 새로운 버전 테스트 등에 어려움을 겪게 됩니다. 과거 마이크로서비스 전환 과정에서 겪었던 트랜잭션 기록 부재 문제가 다시 나타나고 있는 것입니다.

데이터 인프라, 1급 참여자로 격상시켜라

에이전틱 아키텍처를 실제 운영 환경에 구현하는 데 있어 핵심은 데이터 아키텍처입니다. 에이전트는 단순한 프롬프트를 소비하는 존재가 아니라, 환경에 반응하며 스스로 의사 결정을 내리는 자율적 주체입니다. 따라서 데이터 인프라는 실시간으로 비즈니스 환경에 영향을 받는 의사 결정을 지원할 수 있어야 합니다. 에이전트 간 맥락 공유, 이벤트 기반 설계, 그리고 아파치 카프카와 같은 기술이 필수적인 요소로 자리 잡아야 합니다.

성공하는 구현 패턴과 실패하는 패턴

많은 기업들이 데이터 아키텍처에 대한 고려 없이 MCP나 A2A 통합부터 시작하는 실수를 범하고 있습니다. 또한 실질적인 문제 해결 없이 대규모 에이전틱 플랫폼을 구축하려는 시도도 실패로 이어질 가능성이 높습니다. 성공적인 접근 방식은 에이전트가 안정적으로 소통하고 상호 작용 속에서 상태를 유지할 수 있도록 하는 기반 시스템에 집중하는 것입니다. 인프라부터 시작하여 데이터를 신뢰할 수 있는 자산으로 다루고, 상태 관리를 점진적으로 구현하며, 모델 성능보다 데이터 준비에 투자해야 합니다.

마이크로서비스 시대의 교훈을 되새기며

마이크로서비스 시대는 시스템을 지나치게 복잡하게 만들고, 서비스 간 통신을 과도하게 늘리는 함정을 남겼습니다. 초기 단계의 에이전틱 구현에서도 같은 위험이 나타나고 있습니다. 핵심은 직접 파운데이션 모델을 구축하는 것이 아니라, 에이전트와 모델이 활용할 수 있도록 고품질의 맥락화된 데이터를 제공하는 아키텍처를 구축하는 것입니다.

결론

에이전틱 AI 시대는 데이터 인프라에 대한 새로운 요구 사항을 제시합니다. 실시간 에이전트 간 연동, 지속적인 맥락 저장, 그리고 자율 시스템 간 안정적인 메시지 전달을 지원하는 이벤트 스트리밍 인프라 구축이 필수적입니다. 지금부터 기반을 구축해야 앞으로의 에이전틱 AI 구현이 성공적으로 이루어질 수 있습니다.