인공 지능(AI) 환경은 단순한 대화형 인터페이스를 훨씬 넘어서는 방향으로 발전하고 있습니다. 처음에는 규칙 기반 챗봇으로 시작했지만 정교한 추론 시스템을 통해 오늘날의 고성능 AI Agent로 발전했으며, 사람의 개입을 최소화한 상태에서 복잡한 다단계 작업을 완료합니다. 이러한 현대식 Agent는 단순히 쿼리에 답변하는 데 그치는 게 아니라 능동적으로 계획을 세우고, 워크플로를 실행하고, 결정을 내리고, 변화하는 컨텍스트에 따라 접근 방식을 조정합니다. 이러한 발전은 기업이 AI를 활용하는 방식이 근본적으로 바뀌고 있음을 시사합니다. 사후 대응적인 지원에서 벗어나 지식 업무(예: 프로세스 최적화 및 전략적 의사 결정)를 사전 예방적으로 자동화하는 방향으로 전환하고 있으며, 이는 전체 조직에서 측정 가능한 비즈니스 가치를 제공합니다. AI 구축을 계획하는 조직이라면 이러한 혁신을 실현하는 기술적 토대를 이해하는 것이 매우 중요합니다.
AI Agent의 실제 작동 방식
효과적인 AI Agent는 두 가지 중요한 구성 요소가 조화롭게 작동하는지에 따라 달려 있습니다. 첫 번째 구성 요소는 OpenAI, Anthropic, Google 같은 MaaS(Models-as-a-Service) 사업자의 파운데이션 모델에서 구동되는 고급 자연어 이해 기술입니다. 이 기술은 Agent가 복잡한 지침을 이해하고, 정보를 합성하고, 지능적인 응답을 생성할 수 있는 인지 추론 기능을 제공합니다. 두 번째 구성 요소는 'AI를 위한 API' 역할을 하는 MCP(Model Context Protocol)입니다. MCP는 Agent가 엔터프라이즈별 컨텍스트, 데이터 소스, 분야별 전문 지식을 의사 결정 프로세스에 통합할 수 있도록 해주는 표준화된 프레임워크입니다. 이러한 구성 요소는 강력한 시너지 효과를 냅니다. Agent 개발자는 방대한 일반 지식 및 파운데이션 모델의 추론 기능을 활용할 수 있는 동시에, Agent를 특정한 비즈니스 활용 사례 및 엔터프라이즈 워크플로에 유용하게 사용할 수 있도록 하는 컨텍스트 정보 및 전문적인 툴을 주입할 수 있습니다.
AI Agent가 실패할 경우: 숨겨진 위험
조직에서 미션 크리티컬 운영에 사용할 AI Agent를 구축하고 있으므로, 인프라 신뢰성 및 성능이 매우 중요해졌습니다. 이러한 Agent는 신뢰할 수 있는 방식으로 작동해야 하는 두 가지 필수 구성 요소에 좌우됩니다. 첫 번째는 인지 기능을 제공하는 추론 사업자이고, 두 번째는 엔터프라이즈 컨텍스트 및 전문적인 툴을 제공하는 MCP 서버입니다. 둘 중 한 구성 요소의 가용성, 성능 또는 정확성이 저하될 경우 그로 인한 영향은 심각한 비즈니스 중단, 잘못된 의사 결정, 자동화 워크플로 실패 같은 연쇄적인 결과를 초래할 수 있습니다. Agent는 최소한의 감독으로 복잡한 워크플로를 실행하여 비즈니스 운영에 직접적인 영향을 미치는 컨텍스트별 결정을 내리거나 작업을 수행하므로, 위험이 특히 더 큽니다. 조직에서는 이러한 위험을 고려하여 추론 사업자 및 MCP 서버 양쪽의 상태, 성능, 동작에 대한 실시간 가시성을 제공하여 지능형 자동화 레이어를 강력하고 예측 가능하면서 신뢰할 수 있는 상태로 유지하도록 보장하는 포괄적인 모니터링 솔루션이 필요합니다.
AI Assurance에 대한 새로운 접근 방식
ThousandEyes에서는 이러한 환경을 고려하여 제작한 전용 모니터링 솔루션 2개를 통해 AI 인프라의 특정한 당면 과제를 해결합니다. ThousandEyes가 제공하는 AI 추론 사업자에 대한 테스트 템플릿 및 MCP 서버의 지속적인 모니터링 솔루션은 AI 인프라 옵저버빌리티의 차세대 발전 방향을 제시합니다. 기존 모니터링과 달리 이러한 솔루션은 표준 업타임 및 응답 시간 메트릭이 불충분한 AI 시스템 모니터링의 뚜렷한 요구 사항을 해결합니다. 조직에서는 단순히 서비스의 응답 여부뿐만 아니라, 이러한 서비스가 올바르고 일관된 출력을 생성하는지도 검증해야 합니다. 이러한 솔루션은 이와 같은 포괄적인 접근 방식을 제시하여 엔터프라이즈 AI 구축에 필요한 깊은 가시성과 Assurance를 제공합니다. 따라서 조직에서는 신뢰성 및 성능에 대한 확고한 기준을 유지하면서 Agent 구현을 자신 있게 확장할 수 있습니다.
AI 테스트 템플릿: AI 추론 사업자에 대한 심층적인 검증
그림 1. 주요 모델 추론 API를 보장하는 데 도움이 될 수 있도록 새롭게 제공되는 테스트 템플릿
ThousandEyes의 테스트 템플릿은 고객 Agent 구축 내에 설정된 특정 개발사 API 및 생성형 AI 모델을 타겟팅하여 AI 추론 사업자의 성능에 대한 향상된 가시성을 제공합니다. 이러한 템플릿은 다양한 글로벌 위치의 레이턴시, 응답 시간, 토큰 효율성, 서비스 가용성에 대한 다각적인 테스트를 실시하여 Agent 구축 위치와 상관없이 일관된 성능을 보장할 수 있도록 지원합니다. 가장 중요한 점은 이 템플릿이 모델을 실행하는 맞춤형 프롬프트를 사실적인 분야별 쿼리와 통합하고 고급 어설션 로직을 사용하여 시간의 추이에 따라 응답이 정확성, 일관성, 적절성을 유지하는지 검증할 수 있다는 점입니다. 조직에서는 이러한 접근 방식을 활용하여 모델 성능의 미묘한 저하를 탐지하고, 지역별 서비스 차이를 식별할 수 있습니다. 그리고 조직의 기본 모델이 업데이트되거나 인프라가 변경되어도 Agent가 신뢰할 수 있는 출력을 계속 제공하도록 보장할 수 있으므로, 자신 있게 프로덕션 AI를 구축할 수 있습니다.
그림 2. 사업자의 오버로드 상태로 인한 모델 추론 실패를 탐지하는 ThousandEyes
MCP 서버 모니터링: 엔터프라이즈 컨텍스트 무결성 실현
MCP 서버의 지속적인 모니터링을 위한 테스트 템플릿에서는 AI Agent를 비즈니스 애플리케이션에 유용하게 활용할 수 있도록 해주는 엔터프라이즈 컨텍스트 레이어에 대한 포괄적인 감독 기능을 제공합니다. 시스템에서는 스트리밍 가능한 HTTP를 통한 표준 기반 MCP 클라이언트 연결을 설정해 MCP 프로토콜을 광범위하게 사용하여 각 서버에 의해 노출된 모든 사용 가능한 리소스, 툴, 기능을 검색합니다. 기본적인 가용성 및 성능 모니터링 외에, 이 솔루션은 MCP 리소스도 검사하여 사용 가능한 툴 및 해당 툴의 설정 상태를 검증합니다. 이러한 기능은 중요한 보안 및 거버넌스 기능이 되었으며, 조직에서는 이를 사용하여 MCP 환경 내에서 현재 어떤 툴이 노출되어 있는지 파악할 수 있습니다. 현대식 Agent는 툴을 자율적으로 선택하고 실행하여 사용자 쿼리를 해결하므로 보안, 컴플라이언스, 운영 무결성을 위해서는 툴 에코시스템에 대한 엄격한 가시성 및 제어를 유지하는 것이 필수적입니다. 이러한 포괄적인 모니터링 접근 방식을 통해 조직에서는 엔터프라이즈 컨텍스트 레이어를 강력하고 관리 가능한 상태로 유지할 수 있습니다.
AI의 약속을 현실로 구현
고급 파운데이션 모델, MCP를 통한 표준화된 엔터프라이즈 컨텍스트 통합, 포괄적인 모니터링 기능은 엔터프라이즈 AI 도입의 중요한 시점에 왔음을 나타냅니다. 이제 조직에서는 고급 AI 모델의 추론 성능을 심층적인 엔터프라이즈 컨텍스트와 결합하는 동시에, 미션 크리티컬 운영에 필요한 가시성 및 제어를 유지 관리하는 자율 Agent를 구축할 수 있는 구성 요소를 보유하고 있습니다. ThousandEyes의 혁신적인 모니터링 기술인 '추론 사업자에 대한 테스트 템플릿 및 MCP 서버의 지속적인 모니터링'에서는 기업이 AI Agent 구축을 자신 있게 확장하는 데 필요한 운영 기반을 제공합니다. 이러한 솔루션은 정교한 AI 기능에 대한 액세스를 확대하는 동시에 엔터프라이즈 환경에 필요한 보안, 거버넌스, 신뢰성 표준을 유지합니다. 이러한 기술을 성공적으로 활용하는 조직은 지능형 자동화, 개선된 의사 결정, 운영 전반에서 사람의 전문 지식을 확장할 수 있는 기능을 통해 운영을 크게 개선하는 방식으로 유의미한 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.