에지에서 AI 에이전트 구축을 위한 오케스트레이션 패턴
Source: Dev.to
에이전트란 실제로 무엇인가?
에이전트는 목표를 자율적으로 추구하도록 설계된 시스템이다. 이는 단순한 LLM 그 이상이다. 에이전트를 세 가지 핵심 구성 요소로 생각해 보라:
- 뇌 (LLM) – 핵심 추론 엔진
- 감각 (입력) – 세상에 대한 인식
- 손 (도구) – 세상에 행동을 취할 수 있는 능력
LLM 하나만으로는 “병 속의 뇌”에 불과하다. 에이전트는 환경과 상호작용해야 한다.
단일 에이전트가 프로덕션에서 실패하는 이유
영화에서는 종종 전지전능한 단일 AI(예: 스카이넷)를 그린다. 실제로 현재 LLM은 강력하지만 부서지기 쉬운 존재다—“백과사전이 달린 아이들”처럼 쉽게 산만해지고 다단계 작업에서 실패하기 쉽다. 하나의 에이전트에만 의존하면 다음과 같은 문제가 발생한다:
- 컨텍스트 과부하 – 고유 메모리가 없어 토큰 사용량과 비용이 증가한다
- 취약한 실행 – 하나의 실패가 전체 재시작을 강요한다
- 정보 누출 – 단일 접근 지점이 민감 데이터를 노출시킬 수 있다
제너럴리스트 인턴 문제
혼자 있는 에이전트는 열정적이지만 과부하된 인턴과 같다. 과부하가 걸리면 다음과 같은 현상이 나타난다:
- 컨텍스트 과부하 – 도구와 입력이 많아질수록 지연과 비용이 증가한다.
- 완전 파손 – 어느 단계에서든 실패하면 전체 워크플로우가 중단된다.
- 정보 누출 – 민감한 데이터가 의도치 않게 공개될 수 있다.
보안 문제
예를 들어 이메일에 자동으로 답변하는 에이전트를 생각해 보라:
- 정당한 은행 명세서를 읽고 요약한다.
- 공격자가 계좌 ID와 잔액을 물어보는 피싱 메일을 보낸다.
에이전트가 기밀 정보에 접근할 수 있기 때문에 무심코 이를 누설할 위험이 있다. 단일 에이전트가 제한 없이 접근 권한을 가지면 데이터 누출 위험이 급증한다.
에이전트는 엣지에 존재해야 한다
에이전트는 사용자와 가까운 엣지 서버에서 실행되어 밀리초 수준의 지연을 제공해야 한다. 전형적인 에이전트 흐름은 다음과 같다:
STT → LLM → Tool Call → LLM → TTS밀리초 하나하나가 누적되어 사용자 경험을 저하시킨다. Cloudflare Workers, Durable Objects, Workers AI, AI Gateway, 그리고 Agents SDK는 다음과 같은 방법으로 이를 해결한다:
- Ephemeral Workers – 무상태 계산을 위한 일시적인 워커
- Durable Objects – 지속적인 상태와 조정을 위한 객체
Durable Objects에 익숙하지 않다면, Boris Tane의 이 훌륭한 설명글을 참고하라.
일반적인 에이전트 패턴: 해결책
단일 모놀리스를 대신해 에이전트를 팀 형태로 구성하고 두 가지 주요 유형을 활용한다:
Ephemeral Agents (일시적 에이전트)
- 격리된 단일 작업을 실행
- 완료 즉시 파기
- 과거 상호작용에 대한 메모리 없음
- 보안에 민감한 작업에 이상적
Permanent Agents (영구 에이전트)
- 장기 실행 아이덴티티
- 지속적인 상태 유지
- 워크플로우 조정 및 결과 집계
- 라우팅 및 오케스트레이션 담당
핵심 패턴
- Router – 적절한 워커로 요청을 전달하는 영구 에이전트
- Worker – 단일 행동을 수행하는 일시적 에이전트
- Fleet Manager – 워커를 생성·모니터링하고 스케일링 및 건강 상태를 관리
이러한 빌딩 블록을 조합하면 앞서 설명한 이메일 자동 회신 시나리오와 같은 복잡한 문제를 해결하면서도 보안, 신뢰성, 저지연을 유지할 수 있다.