클라우드플레어(Cloudflare), 에이전트(Agent) 시대를 위한 혁신적인 기능 대거 공개!
by DD
3개월 전
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에이전트(Agent) 시대를 맞아 클라우드플레어(Cloudflare)가 Agents Week 2026을 개최하고, 에이전트 개발 및 운영을 위한 다양한 신규 기능 발표
Artifacts, Sandboxes, Mesh, Agent Memory 등 에이전트(Agent)의 컴퓨팅, 보안, 툴박스, 웹 환경 전반에 걸친 기능 출시
LLM(Large Language Model) 추론(Inference) 성능 향상을 위한 Unweight 기술을 통해 최대 22%의 모델 경량화 달성
Agent Readiness Score 도입을 통해 웹사이트의 에이전트(Agent) 친화성을 측정하고, Redirects for AI Training 기능을 통해 AI 학습을 위한 콘텐츠 관리 지원
FL2 아키텍처(Architecture) 기반으로 네트워크 성능을 60% 향상시켜 글로벌 네트워크(Global Network) 경쟁 우위 확보
에이전트(Agent) 개발 환경: Artifacts와 Sandboxes
클라우드플레어(Cloudflare)는 에이전트(Agent) 개발을 위해 Git 호환 버전 관리 스토리지(Git-compatible Versioned Storage)인 Artifacts를 출시했다. 이를 통해 에이전트, 개발자, 자동화 도구에 코드와 데이터를 안전하게 저장하고 관리할 수 있다.
Artifacts: Git 기반의 버전 관리 기능을 제공하여 코드 변경 이력 추적 및 롤백(Rollback) 용이
Sandboxes: 에이전트(Agent)를 위한 격리된 환경(Isolated Environment)을 제공하여 보안 강화
Outbound Workers: 제로 트러스트(Zero-Trust) 기반의 아웃바운드 프록시(Outbound Proxy)를 제공하여 보안 정책 적용
이러한 기능들은 에이전트(Agent) 개발 및 배포 과정을 간소화하고, 보안성을 높이는 데 기여한다.
에이전트(Agent) 보안 강화: Mesh와 Managed OAuth
클라우드플레어(Cloudflare)는 에이전트(Agent)의 보안을 위해 Cloudflare Mesh와 Managed OAuth를 발표했다. Mesh는 사용자, 노드, 에이전트(Agent)를 위한 안전한 사설 네트워크 접근(Private Network Access)을 제공한다.
Cloudflare Mesh: Workers VPC(Virtual Private Cloud)와 통합되어 에이전트(Agent)에게 안전한 접근 권한 부여
Managed OAuth: 내부 애플리케이션(Application)에 대한 에이전트(Agent) 인증 간소화 및 보안 강화
Scannable API Tokens: API 토큰(API Token) 스캔 기능을 통해 자격 증명 유출 방지
이러한 기능들은 에이전트(Agent)가 안전하게 내부 리소스에 접근하고, 보안 위협으로부터 보호받을 수 있도록 돕는다.
에이전트(Agent) 툴박스: AI Search, Agent Memory, Browser Run
클라우드플레어(Cloudflare)는 에이전트(Agent)의 기능을 확장하기 위해 AI Search, Agent Memory, Browser Run과 같은 다양한 툴을 제공한다.
AI Search: 하이브리드 검색(Hybrid Retrieval) 및 관련성 부스팅(Relevance Boosting)을 통해 에이전트(Agent)의 정보 검색 능력 향상
Agent Memory: 에이전트(Agent)가 지속적인 메모리(Persistent Memory)를 활용하여 학습하고, 장기적인 맥락을 유지하도록 지원
Browser Run: 에이전트(Agent)가 웹 페이지를 렌더링(Rendering)하고 상호 작용할 수 있도록 브라우저 환경 제공
이러한 툴들은 에이전트(Agent)가 더욱 다양한 작업을 수행하고, 사용자에게 풍부한 경험을 제공할 수 있도록 돕는다.
LLM(Large Language Model) 추론(Inference) 최적화: Unweight
클라우드플레어(Cloudflare)는 LLM(Large Language Model)의 추론(Inference) 성능 향상을 위해 Unweight 기술을 개발했다. Unweight는 무손실 압축(Lossless Compression) 기술을 사용하여 모델의 메모리 사용량을 최대 22%까지 줄인다.
Unweight: 모델의 품질 저하 없이 메모리 사용량 감소
GPU 메모리 대역폭(GPU Memory Bandwidth) 최적화: 더 빠르고 저렴한 추론(Inference) 제공
기술적 특징: 모델 경량화(Model Footprint Reduction)를 통해 대규모 모델의 효율적인 운영 지원
이 기술은 클라우드플레어(Cloudflare) 인프라에서 LLM(Large Language Model)을 더욱 효율적으로 실행할 수 있도록 돕는다.
Agentic Web: Agent Readiness Score와 Redirects for AI Training
클라우드플레어(Cloudflare)는 웹사이트가 에이전트(Agent)에 얼마나 적합한지 평가하는 Agent Readiness Score를 도입했다. 또한, Redirects for AI Training 기능을 통해 AI 학습을 위한 콘텐츠 관리를 지원한다.
Agent Readiness Score: 웹사이트의 에이전트(Agent) 지원 수준 측정 및 개선 방향 제시
Redirects for AI Training: AI 크롤러(Crawler)를 위한 리다이렉션(Redirection) 설정을 통해 콘텐츠 관리 용이
기술적 특징: 표준 준수(Standard Compliance)를 통해 웹사이트의 에이전트(Agent) 호환성 향상
이러한 기능들은 웹사이트가 에이전트(Agent) 시대에 적합하도록 준비하고, AI 학습에 필요한 콘텐츠를 효율적으로 관리할 수 있도록 돕는다.
네트워크 성능 향상: FL2 아키텍처(Architecture)
클라우드플레어(Cloudflare)는 FL2 아키텍처(Architecture)를 기반으로 네트워크 성능을 대폭 향상시켰다. FL2는 Rust 기반의 아키텍처(Architecture)로, 기존 시스템 대비 60% 더 높은 성능을 제공한다.
FL2: 요청 처리 레이어(Request Handling Layer)를 Rust로 재구현하여 성능 향상
성능 지표: 실제 사용자 측정(Real-user Measurement) 및 TCP 연결 시간(TCP Connection Time)을 통해 성능 검증
기술적 특징: 글로벌 네트워크(Global Network) 경쟁 우위 확보
이러한 성능 향상은 클라우드플레어(Cloudflare)가 더욱 빠르고 안정적인 서비스를 제공하는 데 기여한다.
