최근 진행된 라이브 스트림에서는 Couchbase의 개발자 에반젤리스트인 Shivay Lamba와 네비우스 AI 스튜디오의 신제품 마케팅 매니저인 딜런 브리스톳이 출연했습니다. 이들은 프로덕션 환경에서 AI 에이전트를 구축하기 위한 구성 요소에 대해 설명했습니다.
프로덕션 환경에서 AI 에이전트를 구축하고 배포하려면 AI 에이전트가 무엇인지, 에이전트 애플리케이션에 적합한 도구와 LLM을 선택하는 방법, 에이전트 응답의 적절한 모니터링을 위해 보안 및 통합 가시성을 도입하는 방법을 명확하게 이해해야 합니다.
Watch: 카우치베이스와 네비우스 AI로 프로덕션 준비된 AI 에이전트 구축하기
AI 에이전트란 무엇인가요?
AI 에이전트는 대규모 언어 모델(LLM)로 구동되는 시스템으로, 자율적으로 조치를 취하고 행동할 수 있습니다. 텍스트로만 응답을 제공하는 기존 LLM과 달리 AI 에이전트는 문맥을 이해하고, 도구를 사용하고, 외부 데이터 소스와 연결하고, 메모리를 통해 과거의 상호 작용을 기억합니다. 사용자를 대신하여 조치를 취할 수 있습니다. 미팅을 예약하거나 잠재 고객을 조사하거나 제안서 초안을 작성할 수도 있습니다.
AI 에이전트는 장시간 실행되는 작업을 수행하기 위해 사용할 수 있는 일련의 도구를 사용하여 완전히 자율적으로 실행할 수 있습니다. AI 에이전트는 사람과 대화해야 하고 작업을 수행해야 하는 두 가지 역할을 수행합니다. 사람과 대화할 때 AI 에이전트는 구조화되지 않은 입력을 처리하고, 문맥을 추론하고, 인간의 언어로 개념을 설명할 수 있습니다. 그런 다음 인간으로부터 정보를 얻은 AI 에이전트는 API를 호출하고 오류를 통해 학습하며 때로는 인간의 감독 없이 작업을 수행하여 인간을 대신하여 작업을 수행합니다. 여러 단계를 오케스트레이션하여 반복적으로 작업을 완료합니다.
이러한 LLM과 도구, 메모리, 목표의 조합은 상담원에게 단순한 텍스트 생성 이상의 기능을 제공합니다.
AI 에이전트의 핵심 구성 요소
대규모 언어 모델(LLM)
LLM은 AI 에이전트의 두뇌라고 할 수 있습니다. LLM은 입력을 처리하고 응답을 생성하며 다음에 수행할 작업에 대한 결정을 내립니다.
도구 및 API
LLM은 자체적으로 텍스트만 생성할 수 있습니다. 데이터베이스, API 또는 외부 프로세스와 상호 작용하려면 도구와 상호 작용할 수 있는 기능이 필요합니다. 예를 들어 여행을 계획하는 상담원이 항공편 예약 API나 날씨 서비스를 사용할 수 있습니다.
메모리
에이전트는 작업을 여러 단계(계획 → 검색 → API 호출 → 구문 분석 → 쓰기)로 나눕니다. 메모리가 없으면 여러 단계를 추적하지 못합니다. 종종 도구 호출을 반복하거나 동일한 데이터를 다시 가져옵니다.
기본 설정이나 규칙(“항상 테스트 작성”)을 잊어버립니다. 무언가 실패하면 복구할 수 없습니다. 그냥 처음부터 다시 시작해야 합니다. 이는 에이전트가 모델 토큰을 낭비하고 시간이 오래 걸리며 일관성 없는 결과를 초래한다는 것을 의미합니다.
이러한 문제를 해결하기 위해 에이전트는 메모리를 사용합니다. 상담원은 단기 및 장기 메모리를 사용하여 컨텍스트(사용 중인 도구, 진행 중인 프로젝트, 함께 일하는 사람 등)를 자동으로 기억하고 반복되는 백스토리를 건너뛰어 토큰 사용량과 비용을 줄입니다.
또한 일관되고 개인화된 답변을 제공합니다.
오케스트레이션 및 추론
상담원은 워크플로를 관리해야 합니다. 즉, 어떤 도구를 호출할지, 과거 정보를 어떻게 사용할지, 결과나 새로운 입력에 따라 어떻게 적응할지 결정해야 합니다. 일부 상담원은 반응형 아키텍처를 사용하여 단계별 또는 고급 반영 루프를 통해 응답을 평가하고 개선합니다.
관찰 가능성 및 로깅
에이전트는 자율적으로 행동할 수 있기 때문에 실행의 각 단계에서 어떤 결정을 내리는지, 그리고 비결정적 특성으로 인해 얼마나 정확한지 모니터링하는 것이 매우 중요합니다. 원격 분석 도구는 상담원 상태를 추적하고, 장애를 디버그하고, 분석을 수집하여 성능을 개선하는 데 도움이 됩니다.
프로덕션 AI 에이전트 설계: 모범 사례
적합한 LLM 선택하기
LLM의 선택은 속도, 추론 품질, 도구 사용 또는 멀티모달 입력 처리 능력에 영향을 미치기 때문에 매우 중요합니다.
다음은 LLM을 선택할 때 고려해야 할 몇 가지 사항입니다:
빠른 추론과 깊은 추론: 작은 모델은 빠른 검색에 탁월하고, 큰 모델은 복잡한 다단계 추론 로직을 지원합니다.
구조화된 출력 형식: JSON 또는 함수 호출 스타일을 사용하면 도구 통합 및 유효성 검사가 더 쉬워집니다.
멀티모달 요구 사항: 여러 유형의 입력 형식이 가능한 PDF, 이미지, 음성 선택 모델에 대비하세요.
딜런은 다음과 같은 데모를 선보였습니다. 네비우스 AI 스튜디오 여러 오픈 소스 LLM에 액세스할 수 있는 통합 API를 제공합니다. 사용자는 서버 관리에 대한 걱정 없이 모델을 미세 조정할 수 있으며, 데이터 보존을 선택 해제하여 데이터 개인 정보 보호도 제어할 수 있습니다.
상담원 모니터링 및 보안
AI 에이전트는 사용자와 비즈니스 결과에 영향을 미치는 의사 결정을 내립니다. 통합 가시성 도구는 내부에서 어떤 일이 일어나고 있는지 추적합니다. 여기에는 성능 메트릭, 의사 결정 로그, 오류 보고서가 포함됩니다.
보안 또한 매우 중요합니다. GDPR 및 SOC 2와 같은 보편적인 표준을 준수하여 AI 에이전트를 배포하는 것이 매우 중요합니다. 고객 데이터 프라이버시를 존중하는 데이터 보존 정책을 유지하는 것도 마찬가지로 중요합니다. 데이터와 가까운 곳에 모델을 호스팅하면(예: 데이터와 동일한 VPC에 모델을 저장) 지연 시간이 줄어들고 에이전트 시스템의 보안이 향상됩니다.
세분화된 액세스 제어를 통해 권한이 있는 사용자와 프로세스만 특정 에이전트 기능이나 도구를 사용할 수 있도록 합니다.
에이전트 디자인 패턴
AI 에이전트를 설계할 때는 다양한 아키텍처 패턴이 있습니다. 이러한 패턴을 통해 개발자는 동적 추론, 도구 오케스트레이션, 메모리 활용, 다중 에이전트 조정을 수행할 수 있는 에이전트 시스템을 구축할 수 있습니다.
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- 반응형 에이전트: 행동을 체계적으로 생각하고 새로운 정보가 들어올 때마다 적응하세요.
- 도구 사용 에이전트: 외부 도구 및 리소스와 상호 작용하여 문제 해결 능력을 향상시킴으로써 LLM의 역량을 향상시킵니다.
- 반사 에이전트: 자체 피드백 루프를 통해 개선하면서 자신의 결과물을 평가합니다.
- 멀티 에이전트 협업: 여러 전문 에이전트가 소통하며 복잡한 문제를 여러 부분으로 나눕니다.
운영 모범 사례
도구 상호 운용성을 높이려면 구조화된 출력 형식(예: JSON)을 사용해야 합니다. AI 에이전트에는 시간이 지남에 따라 진화하고 버전이 관리되는 수백 개의 프롬프트와 도구가 있을 수 있습니다.
이를 관리하는 것은 큰 도전이 될 것입니다. 카우치베이스 상담원 카탈로그 는 개발자가 다양한 데이터 소스, 데이터 유형 및 여러 모델과 상호 작용하기 위해 구축하는 도구, 기능 및 시스템 프롬프트를 추적할 수 있도록 설계되었습니다.
기존 애플리케이션과 LLM으로 작업할 때의 또 다른 큰 변화는 시간이 지남에 따라 LLM 응답이 바뀔 수 있다는 점입니다. 흔히 드리프팅이라고도 합니다. 또한 에이전트 카탈로그에는 사용된 프롬프트 및 도구에 대한 정보와 함께 LLM과 에이전트 간의 각 프롬프트 및 대화에 대한 자세한 기록이 저장됩니다. 이를 통해 감사 로그를 통해 포렌식을 더 쉽게 수행할 수 있습니다.
데모 사용 사례 하이라이트
드래그 앤 드롭 워크플로우를 통해 작업을 자동화하고 AI 에이전트를 실행하는 직관적인 로우 코드 플랫폼을 제공하는 n8n과 같은 플랫폼으로 로우 코드 에이전트를 구축하세요.
데이터 수집 및 합성을 위한 도구 및 에이전트의 사용자 지정 오케스트레이션(병렬 및 순차 실행).
결론
연사들은 AI 에이전트가 고급 추론 기능을 제공하지만, 프로덕션화의 핵심은 신중한 LLM 선택, 적절한 AI 에이전트 설계 패턴, 안전한 데이터 처리 및 강력한 관찰 기능이 필요하다는 점을 강조했습니다. 네비우스 AI 스튜디오와 같은 플랫폼은 원하는 오픈 소스 LLM을 선택할 수 있는 기능을 제공하며, 카우치베이스는 중요한 에이전트 AI 애플리케이션을 위한 핵심 데이터베이스 플랫폼으로 입증되었습니다.
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- 시도 네비우스 AI 스튜디오
- 무료 사용 등록 카우치베이스 카펠라
