AI 에이전트의 시대가 도래했습니다. 이들은 단순히 API를 호출하거나 콘텐츠를 전송하는 데 그치지 않습니다. 스스로 사고하고 판단하며, 계획을 세우고 업무를 위임합니다. 그리고 이러한 작업은 인프라, 서비스, 트래픽 관리 스택 전반에서 이루어집니다.
문제는 무엇일까요? 우리 시스템 대부분은 AI 에이전트가 무엇을 하고 있는지 전혀 파악하지 못한다는 것입니다.
기존의 옵저버빌리티는 서비스를 추적하기 위해 만들어졌습니다. 요청, 응답, 지연 시간, 경로처럼 실재하는 것들 말이죠. 요청이 왜 발생했는지를 이해하기 위한 것이 아니라, 단지 요청이 발생했다는 사실만 파악하도록 설계되었습니다. 하지만 이제 트래픽은 에이전트 내부의 재귀적 추론 루프에서 시작될 수도 있으며, 로그에는 페이로드와 200 응답 코드가 포함된 /search 대상 POST 요청만 표시될 뿐입니다.
그건 관측 가능성이 아닙니다. 불투명성일 뿐입니다.
AI 에이전트를 특히 프로덕션 환경에서 안전하게 운영하려면 트래픽 관리 시스템이 전략의 핵심 요소가 되어야 합니다.
하지만 먼저 관측 가능성이 그에 발맞춰 발전해야 합니다. 그 출발점은 세 가지 핵심 격차를 해소하는 것입니다.
1. 요청뿐만 아니라 의사 결정도 로그로 기록하세요
에이전트는 단순히 응답만 하는 것이 아닙니다. 결정을 내리고, 평가하며, 처리를 미루거나 경로를 변경하고, 에스컬레이션하거나 도구를 호출합니다. HTTP 계층만 로깅한다면 실제로 중요한 부분, 즉 그런 일이 발생한 이유를 놓치게 됩니다.
에이전트의 의도, 선택한 작업, 검토한 대안, 그리고 결과를 기록하는 구조화된 로그가 필요합니다. 단순한 상태 코드가 아니라 의사 결정 경로가 필요합니다.
해야 할 일:
- 로그 형식을 확장하여 다음과 같은 의미론적 필드를 포함하세요:
의도, 수행한 작업, 신뢰도 점수,그리고정책 제약 조건. - 의사결정에 이를 내린 에이전트를 태그하고, 도구 호출 전반에 걸쳐 처음부터 끝까지 추적하세요.
2. 경로뿐만 아니라 의미도 추적하세요
AI 에이전트가 동일한 엔드포인트로 보내는 두 POST 요청은 전혀 다른 의미를 가질 수 있습니다. 하나는 사실 확인 요청이고, 다른 하나는 콘텐츠 생성 트리거일 수 있습니다. 경로는 같지만 목적과 맥락, 위험은 서로 다릅니다.
이는 시맨틱 태깅이 라우팅과 관측 가능성에서 핵심 요소로 자리 잡아야 한다는 뜻입니다.
해야 할 일:
- 인라인 검사(페이로드 또는 헤더)를 사용하여 다음과 같은 의도 태그를 추출합니다:
summarize, verify_identity, or generate. - 이러한 태그를 라우팅, 속도 제한, 인증 결정에 활용하세요. 모든 POST 요청을 동일하게 취급해서는 안 됩니다.
3. 시간 경과에 따른 동작 모니터링
에이전트는 상태 비저장 클라이언트처럼 동작하지 않습니다. 에이전트는 진화하고, 재시도하고, 지연되고, 적응합니다. 따라서 관측 가능성 시스템은 단일 요청 추적을 넘어 행동 프로필을 구축하기 시작해야 합니다.
에이전트의 "정상적인" 동작이 어떤 모습인지 알아야 합니다. 재시도 횟수, 사용하는 도구, 작업에 걸리는 시간 등을 파악해야 합니다. 그리고 이러한 동작에 변화가 생겼을 때도 이를 알아차릴 수 있어야 합니다.
해야 할 일:
- 각 에이전트 ID별로 재시도 횟수, 작업 깊이, 도구 사용량에 대한 이동 지표를 추적하세요.
- 이상 징후에 대한 알림: 반복 루프, 지연 시간 변동, 도구의 과도한 호출.
트래픽 관리에 미치는 영향
이 모든 변화는 애플리케이션의 트래픽을 제어하고 보안을 유지하며 확장하는 데 사용하는 시스템에 실질적인 영향을 미칩니다:

AI 에이전트는 사용자가 아닙니다. 클라이언트도 아닙니다. 전통적인 의미의 서비스조차 아닙니다. 이들은 자율적으로 작동하는 워크플로입니다. 관측 가능성부터 시작해 이들을 그에 맞게 다루지 않는 한, 우리는 계속 앞을 보지 못한 채 나아가게 될 것입니다.
그러니 이제 트래픽은 더 이상 단순한 트래픽이 아닙니다. 인프라도 그런 것처럼 작동해서는 안 됩니다.
에이전트가 지켜보고 있다고 생각하고 로깅을 시작하세요. 실제로 그럴 가능성이 높으니까요.
작성자 소개

Lori MacVittie는 F5 CTO 오피스의 수석 엔지니어이자 최고 에반젤리스트로, 애플리케이션 딜리버리, 자동화 전략 및 인프라 분야에서 깊이 있는 전문성을 보유하고 있습니다. AI 에이전트를 위한 가드레일을 정의하고, 취약한 멀티클라우드 아키텍처를 분석하며, 확장 가능한 시스템의 한계를 탐구하는 등 복잡한 문제를 명확하게 풀어내는 것으로 잘 알려져 있습니다. 애플리케이션 개발, IT 아키텍처, 네트워크 및 시스템 운영 전반에 걸쳐 30년 이상의 업계 경험을 쌓았습니다. F5에 합류하기 전에는 수상 경력이 있는 기술 편집자로 활동했습니다. MacVittie는 컴퓨터 과학 석사 학위를 보유하고 있으며, 보안, 클라우드 및 엔터프라이즈 아키텍처 분야를 아우르는 다수의 저서를 집필한 작가입니다. 또한 보드게임과 비디오 게임을 열정적으로 즐기며, 치즈에 대해서는 거리낌 없이 확고한 견해를 갖고 있습니다.
Lori Mac Vittie의 다른 블로그 게시물관련 블로그 게시물
AI 시대의 새로운 애플리케이션 제공 원칙으로 복잡성 극복하기
보안, 일관성, 완전 자동화에 중점을 둔 애플리케이션 제공의 새로운 6가지 원칙을 도입하여 복잡성 없이 하이브리드 멀티클라우드의 유연성을 누리세요.
디지털 혁신을 가속화하는 6가지 기술 역량
오늘날의 엔터프라이즈 아키텍처에는 기술 변화를 주도하는 데 핵심적인 민첩성, 확장성, 보안 및 관찰 가능성이 부족하지만, 이 여섯 가지 핵심 역량은 기업이 디지털 혁신 전반에 걸쳐 위험과 과제를 관리하는 데 도움이 될 것입니다.
하이브리드 근무가 ID 중심 보안으로의 전환을 이끌고 있습니다
자동화와 디지털화의 폭발적인 성장에 하이브리드 근무 모델로의 전환 추세가 더해지면서, IP 기반 보안에서 벗어나 ID 기반 액세스 전략으로 전환하는 움직임이 더욱 가속화될 것입니다.
관점의 현대화: 애플리케이션에서 경험으로
그리스와 로마의 신들처럼, 여러 신화에서도 동일한 존재가 다양한 모습으로 나타나는 것을 볼 수 있습니다. 본질적으로 각각의 화신은 기존 존재가 새로운 얼굴로 드러난 것입니다. 디지털 세계에서도 이와 비슷한 양상이 나타납니다. 우리가 ‘애플리케이션’이라고 부르는 것들은 흔히 기존 기능이 새로운 형태로 구현된 것이라 볼 수 있습니다.
코로나19 이후 기업 결제의 디지털 전환
디지털 결제는 과거의 현금만큼이나 보편화되었습니다. 코로나19 팬데믹으로 인한 봉쇄 조치는 소비자의 디지털 결제 서비스 의존도를 더욱 빠르게 높였습니다. 기업의 디지털 결제 도입 역시 가속화되었습니다. 대중을 상대로 영업하든 하지 않든 기업에는 여전히 지급해야 할 대금과 받아야 할 대금이 있기 때문입니다.
공급망 해킹과 보안에서 하드웨어의 역할
수석 아키텍트 Dave Schmitt와 CTO 오피스가 최근 Bloomberg의 Super Micro 관련 기사를 계기로 하드웨어 보안 전문성의 중요성을 되짚어봅니다. 또한 이 글에서는 시스템이 안전하게 보호되고 있는지 확인하기 위해 공급업체에 물어봐야 할 질문도 소개합니다.