왜 95%의 AI 에이전트 프로젝트는 프로덕션에 도달하지 못하는가 (그리고 우리가 이를 해결하는 방법)

Source: Dev.to

문제점

기업들은 AI 에이전트를 급히 구축하고 있지만, DevOps 도구는 아직 따라오지 못했습니다. 여러분은 다음과 같은 임시 방편에 얽매여 있습니다:

• 부하가 걸리면 깨지는 맞춤형 오케스트레이션 스크립트
• 에이전트 동작을 디버깅하기 위한 임시 관측성 도구
• 수동으로 설정하는 컴플라이언스 및 보안 구성
• 자동 확장이나 자체 복구가 되지 않는 인프라

각 프로젝트마다 휠을 다시 만들게 되며, AI 팀은 인프라 엔지니어 역할까지 수행해야 합니다.

솔루션: Phinite.ai

Phinite.ai 는 AI 에이전트에 필요한 DevOps 플랫폼을 제공합니다—에이전트 코드와 프로덕션 배포 사이에 존재하던 누락된 인프라 레이어를 채워줍니다.

차별점

• 노코드 오케스트레이션 – 드래그‑앤‑드롭으로 멀티‑에이전트 워크플로우를 구성합니다. LangGraph, AutoGen, CrewAI와 호환되며, 원하는 프레임워크를 그대로 사용할 수 있습니다.
• 클라우드 무관 – Azure, AWS, GCP 또는 온‑프레미스 어디든 배포 가능합니다. 벤더 락인 없이 자유롭게 선택하세요.
• 엔터프라이즈 수준 즉시 사용 가능 – 내장된 보안, 컴플라이언스, 역할 기반 접근 제어를 제공합니다.
• 자동 확장 및 자체 복구 – 쿠버네티스‑네이티브 아키텍처로 수요에 따라 자동으로 확장하고 복구합니다.
• 관측성 내장 – 에이전트 동작을 추적하고 대화를 디버깅하며, 별도의 모니터링 도구를 조합하지 않아도 성능을 최적화할 수 있습니다.
• 10배 빠른 배포 – 이전에 인프라 작업에 몇 주가 걸리던 것이 이제는 몇 시간 안에 가능합니다. YAML이 아니라 에이전트를 배포하세요.

베타 프로그램

에이전트형 AI 시스템을 구축하는 개발자와 팀을 대상으로 베타를 공개합니다.

베타 혜택

• 에이전트 구축 및 배포를 위한 무료 플랫폼 크레딧
• 창립 팀과 직접적인 접근 권한
• 제품 로드맵에 영향력 행사
• 초기 채택자 전용 우대 가격

지원 대상

• AI 에이전트 애플리케이션을 개발하는 개발자
• 멀티‑에이전트 아키텍처를 탐색하는 엔지니어링 팀
• AI 인프라를 관리하는 DevOps 전문가
• 현재 에이전트 배포 도구에 불만을 가진 모든 사람

👉 지원하기: https://app.youform.com/forms/6nwdpm0y