AI 요약관련 정보

• MCP(모듈형 코어 플랫폼)와 A2A(에이전트 투 에이전트) 아키텍처를 활용한 엔터프라이즈 보안 설계 가능성 탐구 🧐
• MCP는 다양한 외부 툴을 AI에 연결하여 여러 사용 사례를 창출하는 데 활용되지만, 실제 개발 적용에 대한 고민이 필요 🤔
• 랭체인 기반 에이전트 개발 후, 범용성을 위해 멀티 에이전트 환경 구축 및 앱처럼 공개하는 니즈 존재 🌐
• 데이터 유출 방지를 위해 내부 에이전트와 오픈 모델을 분리하고, 온프레미스 모델로 데이터 처리 🛡️
• 컨텍스트 공유 시 개인 정보 유출 방지를 위해 가드레일(Guardrail)을 설치하여 데이터 유출 방지 및 프롬프트 인젝션 방어 🚧
• 가드레일은 룰 기반으로 구현하여 특정 데이터 형식(예: 주민번호) 유출을 방지하고, LM을 활용하여 데이터 필터링 가능 ⚙️
• 망분리 환경에서 내부 DB 접근 모델과 외부 모델 간 안전한 연동을 위해 가드레일 적용 및 룰 기반 필터링 활용 🗄️
• 에이전트의 역할을 세분화하여 보안 문제를 해결하고, STDIO, SSE, 스트리머블 HTTP 등 다양한 통신 방식 지원 📡
• 스트리머블 HTTP는 SSE와 기존 HTTP 방식을 통합한 방식으로, 엔트로픽에서 제시되었으며 지속적으로 업데이트 중 🔄
• 테스크마스터는 업무를 잘게 쪼개는 방식으로 개발에 도움을 주며, 오픈 소스 코드를 분석하여 자체 시스템 구축 가능 🧩
• 컨텍스트세서는 라이브러리 검색 시 정확도가 떨어지는 경우가 있어, 직접 검색하여 정보를 넣어주는 것이 효율적일 수 있음 📚
• 멀티 에이전트 아키텍처는 슈퍼바이저(Supervisor) 형태로 설계하며, 모델 성능에 따라 수험(Swarm)도 활용 가능 🧑‍💼
• A2A는 에이전트들을 도커라이징하여 MSA(마이크로서비스 아키텍처)를 구축하고, 오어스(OAuth) 2.1을 통해 보안을 강화 🔑
• A2A는 에이전트 간 통신 규약으로, 에이전트 카드를 통해 상호 정보를 교환하고, JSON RPC로 실제 통신 수행 ✉️
• A2A는 랭체인과 함께 사용하여 에이전트 간의 쉬운 통신을 지원하며, 엠파(Empa) 등 다른 플랫폼과의 연동도 가능 🤝
• A2A는 에이전트 마켓플레이스 구축을 통해 개인 비서 에이전트, 스마트 가전 연동 등 다양한 활용 가능성 제시 🏠
• 각 제조사가 A2A로 래핑하여 제품을 연동하고, 개인 비서 에이전트가 여러 에이전트를 관리하는 미래 시대 전망 ✨