AI 에이전트가 의사결정을 상위 단계로 올립니다

현재 대부분의 기업 시스템은 마찰을 겪고 있지 않습니다. 초기 에이전트들은 여전히 챗봇, 코파일럿, 독립적인 생산성 도구에 머물러 있습니다.

비즈니스 워크플로(예: 주문 해결, 클레임 처리, 분류, 이행)로 확장하면 실제 시스템과 직접 상호작용하기 시작합니다. 즉, 다음을 의미합니다.

• 인프라는 에이전트가 담은 논리를 능동적으로 해석해야 합니다
• 게이트웨이는 JWT와 경로뿐만 아니라 더 다양한 정보를 파싱해야 합니다
• 로드 밸런서는 ‘가장 빠른’ 대신 ‘이 작업에 적합한’ 관점에서 판단해야 합니다.

아직 위기는 아닙니다. 하지만 곧 닥칩니다. 문제는 대역폭 부족이 아닙니다. 에이전트가 결정을 내리는 방식과 인프라가 트래픽을 처리하는 방식이 맞지 않기 때문입니다.

핵심은 에이전트가 의사 결정을 더 상위 단계로 끌어올리고 있다는 점입니다.

요청이 곧 제어 평면 역할을 합니다.

인프라에 "어떻게 해야 하나요?"라고 묻지 않습니다. 인프라에 명확히 지시합니다: " 필요한 게 이렇습니다. 원하는 작동 방식도 이렇고요. 지금 바로 처리해 주세요."

시스템이 이를 단순한 GET 또는 POST 요청으로 처리하면, 대체 로직이 충돌하고 재시도가 겹치며, 대시보드에는 나타나지 않는 원인으로 에이전트 성능이 저하됩니다.

인프라가 문제가 생겨서가 아닙니다. 인프라가 제대로 반응하지 않았기 때문입니다.

이 변화는 이론이 아니라 실제 프레임워크를 통해 현실로 다가오고 있습니다. 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP), 에이전트 대 에이전트(A2A) 통신 모델, 정책 기반 작업 라우팅 초기 시도 등 모두 같은 방향으로 나아가고 있습니다:

• MCP는 목표, 제약 조건, 대안까지 모든 상황 정보를 요청 페이로드에 직접 심습니다.
• A2A 프로토콜은 중앙 관리 없이 에이전트들이 작업을 조율하고 결정을 동적으로 넘길 수 있게 해 줍니다.
• 구조화된 메타데이터를 통한 런타임 작업 위임은 인프라가 실행 시점에서 판단하지 않고 해석하도록 합니다.

구문, 구조, 추상화는 달라도 모두 같은 아키텍처 목표에 도달합니다: 페이로드에 정책을 담고 요청에 목적을 부여합니다.

요청이 논리를 전달하는 주체가 되면, 인프라는 두 가지 길을 선택하게 됩니다. 적응하거나 아니면 단지 데이터를 전달하는 파이프라인에 머무르거나 말이죠.

이건 무조건 교체하는 문제가 아닙니다. 변화의 초기 단계에서 앞서 나가세요. 여기서 출발하세요:

1. 컨텍스트를 포착하세요
   에이전트가 수행하려는 목적을 파악할 수 있는 X-Intent, X-Task-Profile 및 기타 메타데이터를 기록합니다. 관찰 가능 범위를 URI에서 멈춘다면, 이미 뒤처진 셈입니다.
2. “가용성”이 아니라 “작업 적합성”을 생각하세요.
   백엔드가 정상이라고 해서 충분히 우수한 것은 아닙니다. SLA, 지연 임계값, 의도를 반영하는 상태 모델부터 직접 테스트해 보세요.
3. 정책을 더 똑똑하게 사용하세요
   기존 애플리케이션 전달 및 보안 플랫폼은 스크립팅 기능을 갖추고 있습니다. 활용하세요. 인텐트 헤더를 분석하기 시작하세요. 서비스 경로뿐 아니라 요청 의도에 따라 라우팅 규칙을 조정하세요.
4. 적응적 시행 계획
   정적 구성 파일에 대체 논리를 정의하는 대신, 인프라가 요청에 내장된 대체 지침을 직접 적용하도록 탐색해 보세요.
5. 피드백 루프를 구축하세요
   에이전트가 과거 성과에 따라 트래픽 경로를 조정한다면, 당신도 그 루프에 포함되어야 합니다. 결과 정보를 트래픽과 상태 시스템에 다시 반영하세요.