LLM 에이전트의 '컨텍스트 위기' 해결: Model Context Protocol (MCP) 아키텍처 패턴

핵심 기술: LLM 기반 에이전트 시스템의 고질적인 문제인 컨텍스트 지속성 및 관리의 어려움을 해결하기 위한 새로운 아키텍처 패턴으로 Model Context Protocol(MCP)을 제안합니다. MCP는 에이전트의 로직과 "무엇을 아는지", "어떻게 기억하는지"를 분리하여 확장 가능하고 견고한 시스템 구축을 목표로 합니다.

기술적 세부사항:
* 컨텍스트 위기(Context Crisis): 에이전트가 기억력을 잃고, 컨텍스트가 지속되지 않으며, 조정이 복잡하고 스케일링 시 문제가 발생하는 현상을 지칭합니다.
* Model Context Protocol (MCP): 에이전트, 도구, 오케스트레이터에게 구조화된 컨텍스트를 중앙에서 관리하고 제공하는 시스템입니다.
* MCP 서버의 역할: 추론(inference)을 수행하는 것이 아니라, "라이브러리언"처럼 목적, 기억, 신원, 작업 상태 등을 라우팅하는 역할을 합니다.
* 주요 기능:
* 신원 해결(Identity Resolution): 에이전트의 이름, 역할, 페르소나 등 신원을 정의하고 제공합니다.
* 메모리 추상화(Memory Abstraction): 과거 입력, 결정, 이벤트 등을 구조화된 메모리로 제공합니다.
* 목표 분배(Goal Distribution): 공유 또는 개별 목표를 추적하고 동적으로 분배합니다.
* 컨텍스트 라우팅(Contextual Routing): 필요한 도구, 이전 상태, 팀원 역할 등 관련 페이로드를 에이전트에 전달합니다.
* 아키텍처: 프론트엔드 앱, MCP 서버, 에이전트 추론으로 구성되며, MCP 서버가 메모리 저장소 및 목표 저장소와 연동됩니다.
* 샘플 요청/응답: 에이전트가 agent_id, task_id, request_type을 포함한 POST /context 요청을 보내면, MCP 서버는 persona, system_prompt, memory, tools, next_steps 등을 포함한 컨텍스트 번들을 반환합니다.

개발 임팩트:
* 에이전트가 추론에만 집중할 수 있도록 하여 개발 복잡성을 줄입니다.
* 메모리, 목표, 신원, 도구 등의 분리 설계를 통해 시스템의 모듈성과 확장성을 향상시킵니다.
* 구조화된 컨텍스트 관리로 디버깅 용이성을 높이고, 개발자가 핵심 기능 개발에 집중할 수 있게 합니다.
* AGI(Artificial General Intelligence) 시대의 필수적인 아키텍처 패턴으로 자리매김할 가능성이 있습니다.

커뮤니티 반응: AutoGen, CrewAI, LangGraph 등 기존 에이전트 프레임워크들의 컨텍스트 관리 문제를 지적하며, MCP가 이러한 문제를 해결할 수 있는 현실적인 솔루션으로 제시되었습니다.

톤앤매너: LLM 에이전트 개발의 복잡성을 명확히 인지하고, 기술적 해결책을 구조적이고 실용적인 관점에서 제시하는 전문적인 분석입니다.