AI 에이전트 멀티테넌시: 아키텍처 재설계 없이 실현하는 다중 사용자 지원 방안

핵심 트렌드

AI 에이전트의 멀티테넌시 구현은 인프라 전체 재설계 없이도 가능하며, 핵심은 사용자 데이터, 컨텍스트, 메모리의 효과적인 격리에 있습니다.

주요 변화 및 영향

• 멀티테넌시의 재정의: AI 에이전트 멀티테넌시는 단순히 여러 사용자를 지원하는 것을 넘어, 각 사용자의 데이터를 완벽히 격리하면서도 동일한 AI 모델을 공유하는 것을 의미합니다.
• 효율성 증대: 사용자별 별도 모델 인스턴스 생성을 지양하여 비용 및 관리 효율성을 높입니다.
• 구현 방식의 다양성: 커스텀 개발, MCP (Model Context Protocol), FASTN 등 각기 다른 제어 수준, 확장성, 개발 경험을 제공하는 세 가지 주요 접근 방식이 존재합니다.
• 커스텀 개발: 높은 제어 권한을 제공하지만, 복잡한 인프라 및 로직 관리가 요구되어 개발 속도를 저하시킬 수 있습니다.
• MCP: 개인화 및 확장성 문제를 해결하나, 프롬프트 크기 증가, 컨텍스트 충돌 및 복잡성 관리 문제가 발생할 수 있습니다.
• FASTN: 세션 격리, 지속적인 메모리, 개인화된 설정을 기본적으로 지원하며, 내장된 멀티테넌트 앱 스토어를 통해 확장성을 제공합니다. 기존 방식의 단점을 보완하는 대안으로 제시됩니다.

트렌드 임팩트

AI 에이전트의 멀티테넌시 구현은 기술적 복잡성을 줄이면서도 더 많은 사용자에게 개인화된 AI 경험을 제공할 수 있게 하여, AI 서비스의 시장 확장 및 수익성 증대에 기여할 잠재력을 가지고 있습니다.

업계 반응 및 전망

FASTN과 같은 네이티브 멀티테넌시 지원 시스템은 기존의 복잡하거나 비효율적인 방식을 대체하며, AI 에이전트 개발 및 운영의 새로운 표준으로 자리 잡을 가능성이 있습니다. 특히 B2B SaaS 형태의 AI 솔루션에서 필수적인 요소로 간주될 것입니다.