자율 AI 에이전트와 서버리스 아키텍처의 성장 (2025년판)
카테고리
프로그래밍/소프트웨어 개발
서브카테고리
인공지능
대상자
- 소프트웨어 개발자, DevOps 엔지니어, AI 아키텍처 담당자
- 중간~고급 수준의 기술 이해도를 가진 개발자
핵심 요약
- 자율 AI 에이전트가 서버리스 아키텍처에서 중심을 차지하며, LangGraph, CrewAI, Microsoft AutoGen 등의 도구로 구현 가능
- Vercel AI SDK, AWS Bedrock, Google Cloud Functions with Gemini 등 서버리스 플랫폼을 통해 LLM 기반 로직 배포 시간이 초단위로 단축
- LLaMA 3, Phi-3, Gemma 등 오픈소스 LLM이 GPT-4 수준 성능을 제공하며, 로컬 실행 가능
- 구조화된 API 대신 도구 기반 입력(
"function": "create_invoice")이 프롬프트 대체로 사용됨
섹션별 세부 요약
1. 자율 AI 에이전트의 등장
- LLM 기반 자율 에이전트가 계획, 실행, 디버깅, 협업 등의 자동화를 가능하게 함
- LangGraph는 그래프 기반 워크플로우 관리, CrewAI는 에이전트 팀 협업, Microsoft AutoGen은 모듈화된 다중 에이전트 오케스트레이션 제공
- GitHub Copilot 팀은 "에이전트가 새로운 마이크로서버"라는 예측을 제시
2. 서버리스 AI 배포 플랫폼
- AWS Bedrock, Vercel AI SDK, Google Cloud Functions with Gemini, Cloudflare Workers + OpenAI 등의 서버리스 플랫폼 활용
- Vercel Edge Functions을 통해
.ts파일 하나로 API 호출, 폼 처리, 도구 실행 가능 - 서버리스 AI의 장점: 빠른 배포, 낮은 운영 부담, 확장성
3. 오픈소스 LLM의 성장
- Meta의 LLaMA 3, Microsoft의 Phi-3, Google의 Gemma 등 GPT-4 수준 성능 제공
- 로컬 실행 지원:
ollama run llama3,LM StudioGUI,vLLMPython 라이브러리 활용 - 오픈소스 + 서버리스 조합으로 기업용 에이전트 구축 가능
4. 구조화된 API와 도구 기반 입력
- 긴 프롬프트 대신 도구 기반 입력(
"function": "create_invoice") 사용 - JSON 형식의 매개변수를 통해 모델이 도구 사용 타이밍/방법 결정
- 구조화된 API가 프롬프트 엔지니어링 대체
결론
- Vercel Edge Functions을 활용해
.ts파일 하나로 서버리스 AI 에이전트 배포 - LLaMA 3와 같은 오픈소스 모델을 로컬에서 실행해 비용 절감 및 자율성 확보
- 도구 기반 입력(
"function": "create_invoice") 사용으로 프롬프트 엔지니어링 대체 및 시스템 효율성 향상