데이터 네이티브 AI 에이전트: 에이전트가 데이터가 있는 곳으로 이동해야 하는 이유
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AI 에이전트는 거버넌스 파편화, 높은 데이터 전송(egress) 비용, 지연 시간 등의 누적되는 불이익을 피하기 위해 외부의 별도 스택이 아닌 데이터 스택 내에서 직접 실행되어야 합니다. Databricks Data Intelligence Platform에 데이터 네이티브 에이전트를 배포함으로써 기업은 Unity Catalog, AI Search, MLflow, Lakebase, AI Gateway가 통합된 스택을 활용하여 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 기능을 더 빠르게 출시할 수 있습니다.
* 외부 에이전트는 대규모 환경에서 한계에 부딪힙니다: AI 에이전트를 별도의 스택에서 실행하면 거버넌스 파편화, 데이터 전송 비용 증가, 멀티홉 지연 시간 발생, 관측 가능성(observability) 공백 등 누적되는 불이익이 발생하여 프로덕션 배포가 위험해집니다. * 거버넌스는 사후에 추가할 수 없습니다: 에이전트는 단순히 데이터를 검색하는 것을 넘어 데이터 상에서 연산을 수행하기 때문에 사후 제어는 실패합니다. 거버넌스가 적용되지 않은 행을 기반으로 작성된 재무 요약본은 사후에 수정할 수 없습니다. 정책은 쿼리 계획 시점에 적용되어야 하며, 데이터 네이티브 에이전트만이 연산 과정에 거버넌스를 직접 내장할 수 있습니다. * Databricks 기반 데이터 네이티브 에이전트: Data Intelligence Platform 내에서 에이전트를 실행하면 Unity Catalog 거버넌스, AI Search 검색, MLflow 트레이싱, Lakebase 상태 관리, AI Gateway 트래픽 제어를 단일 통합 스택으로 사용할 수 있어, 보안과 계보(lineage)가 내장된 신뢰할 수 있는 AI 기능을 더 빠르게 출시할 수 있습니다.