에이전트 운영을 위한 플랫폼 강조
프로토타이핑은 쉬워졌지만, 에이전트를 안정적으로 운영하려면 플랫폼이 필요하다는 점을 강조했습니다.
요약
- AI 모델로 에이전트와 내부 도구를 빠르게 만들 수 있지만, 프로덕션 배포와 운영은 여전히 어렵다고 설명했습니다. - Vercel의 내부 데이터 에이전트 d0가 Sandboxes, Fluid compute, AI Gateway, AI SDK, Vercel Workflows로 동작하는 방식을 소개했습니다. - Sandboxes, Fluid compute, AI Gateway, Workflows, Observability가 에이전트 운영에 필요한 핵심 기능으로 정리됐습니다. - 내부용과 고객용 에이전트 모두 같은 플랫폼에서 운영할 수 있으며, Vercel이 이를 위한 기반이라는 메시지를 강화했습니다.
바뀐 것
기타
- AI 모델이 코드 생성과 에이전트 생성을 쉽게 만들었지만, 운영은 별도의 플랫폼이 필요하다는 관점을 제시했습니다.
- 빌드 대 구매의 기준이 바뀌었고, 이제는 만들기와 운영을 함께 고려해야 한다고 설명했습니다.
- Vercel의 내부 데이터 에이전트 d0와 그 구현 방식이 소개됐습니다.
- Sandboxes가 민감한 작업을 격리하고 안전하게 실행하는 역할을 한다고 설명했습니다.
- Fluid compute가 에이전트의 예측하기 어려운 장시간 계산을 자동으로 조절한다고 설명했습니다.
- AI Gateway가 여러 모델 접근, 예산 제어, 사용량 모니터링, 장애 우회에 쓰인다고 설명했습니다.
- Workflows가 에이전트의 다단계 작업을 재시도와 상태 복구를 포함해 안정적으로 처리한다고 설명했습니다.
- Observability가 프롬프트, 모델 응답, 의사결정 경로를 추적해 디버깅과 최적화를 돕는다고 설명했습니다.
- v0와 Vercel Agent 같은 제품도 같은 기반 프리미티브 위에서 동작한다고 소개했습니다.