기업들이 신뢰성 문제에 직면하면서 AI 에이전트는 재구축 시대에 들어서고 있다

기업들이 AI 에이전트를 도입하면서, 장시간 실행 워크플로의 신뢰성을 높이기 위해 초기 시스템을 재구축하고 있다.

Temporal Technologies는 지속 실행, 상태 추적, 관측성, 복구 기능이 없으면 많은 운영용 에이전트가 실패한다고 지적했다.

크래시와 재시도, 다단계 오케스트레이션은 신뢰성의 허점을 드러내고 추론 비용을 끌어올릴 수 있다.

기업에 주는 교훈은 생산용 에이전트에 필요한 것은 좋은 모델 출력만이 아니라 견고한 워크플로 설계라는 점이다.