에이전트 AI 메모리 시스템은 네트워크 트래픽 증가의 중요한 신호입니다

기업은 배치하는 에이전트 AI 솔루션이 운영에 미치는 영향을 반드시 파악해야 합니다. 에이전트 메모리가 빠르게 혁신을 거듭하며, 운영 영향의 다음 핵심 지표로 떠오르고 있습니다. 왜일까요? 에이전트의 ‘장기 메모리’ 혁신이 에이전트 AI 발전을 직접 가속하고, 그 AI가 네트워크에 직접 영향을 줍니다.

S&P Global Data의 최신 보고서에 따르면, “추론, 다중 에이전트 시스템, 검색 분야의 발전이 에이전트 AI를 이끌고 있습니다: 에이전트 AI는 첨단 추론 체계, 역동적인 다중 에이전트 협업 모델, 지능형 검색 기술로 빠르게 진화하고 있습니다. 이 혁신 덕분에 에이전트는 스스로 인식하고 계획하며 행동할 수 있어, 복잡한 현실 환경에서 확장성, 적응성, 개인화가 크게 향상됩니다.”

롱 메모리 기술의 발전이 에이전트 AI 혁신을 촉진하고 있습니다. 고급 추론 프레임워크로도 알려진 LangMem, Memobase, Mem0 같은 옵션들은 에이전트 흐름 내외부에서 정보의 상태, 맥락, 진화를 접근할 수 있는 새로운 메모리 기능을 활용합니다. 데이터 생성, 저장, 업데이트, 전송, 공유가 활발해지면서 네트워크 수요가 크게 늘고 있습니다.

에이전트 메모리 시스템은 기업과 개인 정보를 공유하고 업데이트해야 하는 에이전트 그룹이 접근할 수 있는 새로운 데이터 저장소를 뜻합니다. 우리는 이 데이터를 다른 기업 자산과 동일한 수준으로 유지, 관리, 감사, 보호해야 합니다. 이 상황이 네트워크 트래픽에 세 가지 변화를 일으킵니다.

Nokia 글로벌 네트워크 트래픽 보고서에 따르면, 기업 AI 트래픽이 2033년까지 연평균 57%의 성장률을 보일 것으로 예상됩니다. 왜일까요? 에이전트가 배포되면서 이전에 없던 새로운 트래픽이 발생해 대역폭 사용량과 지연 가능성을 증가시킵니다. 그 트래픽은 API 호출 형태로 나타납니다. 더 많은 에이전트가 더 많은 작업을 할수록 API 호출도 늘어나 API 엔드포인트의 응답 속도에 영향을 줍니다. 검색 증강 생성(RAG)은 동적 검색 메모리가 변화하는 상황을 반영하기 때문에 에이전트 도입과 함께 API 호출량이 늘어날 또 다른 원인입니다. 즉, RAG는 더 이상 정적인 시스템이 아니라 실시간으로 계속 업데이트됩니다. RAG가 증가하면 데이터를 업데이트하고 추론을 보강하기 위해 벡터 데이터베이스에 API 호출이 더 빈번해집니다.

IDC 보고서에 따르면 기업들은 에이전트형 AI 워크로드 지원을 위해 네트워크 현대화 계획과 GenAI 로드맵을 일치시키고 있습니다。 모든 방향에서 새로운 네트워크 트래픽 경로가 꾸준히 늘어나면서 에이전트와 자원이 추가될수록 데이터 경로 메시는 기하급수적으로 확장됩니다. 컨테이너 간 트래픽이 증가합니다. 컨테이너 호스트로 들어오고 나가는 트래픽이 증가합니다. 컨테이너 포드와 클러스터의 출입 트래픽이 증가합니다. 늘어나는 네트워크 경로는 더 많은 정책, 네트워크 구성요소 설정, 자동화 작업을 요구합니다. 네트워크 맵이 더욱 복잡해지고 모니터링 활동도 늘어납니다. 결과는? 모든 요소가 결합되어 더 큰 환경, 즉 유지 관리와 보안, 거버넌스 프로세스에 적용되는 데이터 경로 메시가 형성됩니다.

경로가 많아질수록 운영 원격 측정 데이터를 더 많이 수집하고 전송해야 합니다. 이 원격 측정은 운영 관리, 문제 해결, 보안, 거버넌스 등 모든 관측 작업에 필수적입니다. 에이전트, 모델, 리소스가 높은 밀도로 집중되면 중앙 집중식 아키텍처에서 네트워크 혼잡이 발생할 수 있습니다. 지능형 라우팅으로 어느 정도 완화할 수 있지만, 네트워크 한 구간의 혼잡을 다른 구간과 균형 맞추어야 하며, 네트워크 용량이 충분하지 않으면 효과가 제한적입니다.

다행히도 기업들은 마이크로서비스 도입 과정에서 얻은 교훈을 에이전트 AI에 적용할 수 있습니다. 운영 텔레메트리의 급증은 어떤 데이터를 어느 정도 방출·수집·분석·저장할지 결정하는 비용 관리 조치로 이어집니다.

Agentic AI는 아직 개발 중입니다. 개발자가 도구와 개발 키트를 만드는 동안, IT 운영자 여러분은 네트워크에 미칠 불가피한 영향을 대비해야 합니다.

가장 철저하게 준비한 조직은 개발자 프로토타입과 초기 인프라 테스트를 결합해 네트워크 영향을 모니터링하고 측정함으로써 프로덕션 배포 전에 개선 조치를 신속히 실행할 수 있습니다. 협업과 소통이 바로 각 기능 간의 불일치 위험을 줄여줍니다. 또한, 에이전트 메모리의 혁신 속도를 추적하면 네트워크 운영자가 혁신의 앞서 나갈 수 있도록 돕습니다.

에이전트 메모리 혁신이 자리 잡으면 IT 운영자가 자사 네트워크에 최초의 엔터프라이즈 규모 에이전트 솔루션을 배치할 시점이 가까워졌다는 것을 알게 될 것입니다.