왜 AI 에이전트에는 컨텍스트 레이크가 필요한가

기업용 AI 에이전트는 보안 승인 지연, 컨텍스트 창 과부하, 기본 조직 지식 부족으로 인한 낮은 정확도라는 세 가지 확장 한계에 부딪히고 있다.

이 글은 도구와 MCP 서버를 더 붙이는 것만으로는 엔터프라이즈 AI를 제대로 확장할 수 없다고 지적한다.

대신 소유권, 의존성, 내부 정의 같은 정제된 조직 맥락을 담은 공유형 관리 계층인 ‘Context Lake’가 필요하다고 제안한다.

이 방식이면 에이전트가 AGENTS.md 같은 개별 저장소 지침에 의존하지 않고, 신뢰할 수 있는 회사 지식을 대규모로 조회할 수 있다.