AI Agent 성능 향상을 위한 통합 Context Provider 구축기
AI Agent가 엉뚱한 답변을 하는 문제 해결을 위해 통합 Context Provider 구축 필요성이 대두됨
팀 내 데이터/서빙 레이어 자산 자동 수집을 통해 AI Agent의 이해도를 높이는 AI 플랫폼 마련
플랫폼 도입 후 AI Agent의 생산성 향상 및 업무 효율화 경험 공유
AI Agent의 '엉뚱한 답변' 문제 분석
AI Agent가 맥락을 잘못 이해하거나 관련 없는 정보를 생성하는 문제는 부정확한 컨텍스트(Context) 제공에서 비롯된다.
에이전트의 의사결정 과정은 입력된 컨텍스트의 품질에 크게 좌우되므로, 관련성 높고 최신화된 정보 제공이 필수적임
기존에는 데이터 파편화(Data Fragmentation) 및 수동적인 정보 업데이트로 인해 에이전트가 최신 상황을 반영하지 못하는 경우가 많았음
이러한 문제를 해결하기 위해 에이전트의 이해도를 높이는 통합 컨텍스트 제공이 시급한 과제로 부상함.
Agentic Context Platform 아키텍처
본 발표에서는 데이터/서빙 레이어의 자산을 자동으로 수집하는 Agentic Context Platform을 제안한다.
자산 수집 모듈(Asset Collection Module): 팀 내에서 사용되는 다양한 데이터 소스(DB, API 등)와 서빙 레이어 정보를 주기적으로 스캔하여 메타데이터를 추출함
컨텍스트 저장소(Context Repository): 수집된 자산 정보를 구조화하여 저장하고, 에이전트가 필요로 하는 정보를 효율적으로 검색할 수 있도록 지원함
컨텍스트 제공 API(Context Provisioning API): 에이전트의 요청에 따라 관련 컨텍스트 정보를 실시간으로 제공하는 인터페이스 역할을 수행함
이 아키텍처는 데이터의 최신성과 접근성을 보장하여 에이전트의 성능을 근본적으로 개선하는 것을 목표로 함.
데이터/서빙 레이어 자산 수집의 중요성
AI Agent의 성능은 어떤 데이터를 어떻게 학습하고 활용하는지에 따라 결정된다.
데이터 격리 아키텍처(Data Isolation Architecture) 환경에서는 각 서비스가 독립적인 데이터를 관리하므로, 통합적인 컨텍스트 구축이 더욱 중요해짐
서빙 레이어의 API 명세, 데이터 스키마, 비즈니스 로직 등은 Agent가 사용자의 의도를 정확히 파악하고 적절한 응답을 생성하는 데 필수적인 정보임
이러한 자산 정보를 자동으로 수집하고 최신 상태로 유지함으로써, 수동적인 정보 업데이트에 드는 시간과 노력을 절감하고 데이터의 일관성(Data Consistency)을 확보할 수 있음.
AI Agent 생산성 향상 및 업무 효율화 효과
통합 Context Provider 도입 후, AI Agent는 사용자의 복잡한 질문에도 정확하고 관련성 높은 답변을 제공하게 되었다.
에이전트의 답변 정확도 향상은 재작업 감소(Reduced Rework)로 이어져, 개발팀의 전반적인 업무 효율성을 증대시킴
또한, 에이전트가 제공하는 컨텍스트 정보를 바탕으로 새로운 기능 개발 및 문제 해결 속도가 빨라지는 효과를 얻음
궁극적으로는 개발자들이 반복적인 작업에서 벗어나 더 창의적이고 가치 있는 일에 집중할 수 있는 환경을 조성함.
