AI 아키텍처

AI 응답이 느릴 때 모델 자체의 속도만 보면 해결책을 놓치기 쉽습니다. 사용자에게 보이는 대기 시간에는 검색, 권한 확인, 프롬프트 구성, 모델 첫 토큰, 도구 호출, 후처리가 모두 들어갑니다. 각 구간의 시간을 나눠야 실제 병목을 찾을 수 있습니다.

문서를 검색해 넣는 것만으로 답변이 사실이 되지는 않습니다. 권한 있는 근거를 찾아 주장에 연결하고, 부족할 때는 답변을 보류하는 기업형 RAG 운영 원칙입니다.

MCP는 에이전트와 도구를, A2A는 독립 에이전트끼리 연결합니다. 두 프로토콜의 역할과 Agent Card·Task·Artifact, 신원 위임, 장애 복구와 관측성을 기업 시스템 관점에서 설명합니다.

자연스러운 목소리만으로 기업용 음성 AI가 완성되지는 않습니다. 지연시간, 턴 감지, 끼어들기, 도구 호출, 본인 확인, 상담원 전환과 운영 지표까지 실시간 음성 에이전트의 핵심 설계를 설명합니다.

몇 분에서 며칠까지 이어지는 AI 업무는 모델 호출보다 재시작·중복 방지·취소·보상이 더 어렵습니다. 체크포인트와 실행 이력, 멱등성, Saga 패턴으로 실패해도 안전하게 이어지는 에이전트 시스템을 설계하는 방법을 설명합니다.

구조화 출력은 JSON 형태를 안정시켜도 값의 업무적 정확성과 실행 권한까지 보장하지 않습니다. 스키마·의미·권한·최신 상태를 단계별로 검증하고 안전하게 재시도하는 실전 설계를 설명합니다.

에이전트 메모리는 대화 기록을 오래 저장하는 기능이 아닙니다. 현재 문맥, 세션 기록, 업무 체크포인트, 장기 기억과 기업 원본 데이터를 분리하고 안전하게 생성·검색·수정·삭제하는 구조를 설명합니다.

벡터 데이터베이스를 붙였다고 기업 RAG가 완성되지는 않습니다. 문서 구조, 키워드·벡터 혼합 검색, 재순위화, 문서별 권한, 최신 버전과 답변 거절까지 연결하는 실전 설계를 설명합니다.

AI 비용을 줄이는 핵심은 가장 싼 모델을 고르는 일이 아닙니다. 업무 성과 단위로 비용을 측정하고, 컨텍스트·캐시·모델 라우팅·비동기 처리·예산 통제를 함께 설계하는 방법을 설명합니다.

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