많은 기업들이 인공지능(AI)을 도입하고 있지만, 여전히 대부분은 고객 질문에 답변하는 챗봇 형태에 머물러 있습니다. 그러나 실제로 기업이 필요로 하는 것은 단순한 대화형 챗봇이 아니라 비즈니스 프로세스를 실시간으로 감지하고 대응할 수 있는 자율적 에이전트입니다. 예를 들어 배송 지연을 미리 예측해 문제를 예방하거나, 이상 거래를 탐지해 즉시 계정을 차단하는 시스템이 바로 그것입니다.
이런 비전을 실현하기 위해서는 단순한 요청-응답 모델로는 부족합니다. 실시간 데이터 스트림을 처리하고 상태를 추적할 수 있는 새로운 아키텍처가 필요합니다. 이 글에서는 Apache Flink가 어떻게 엔터프라이즈 AI 에이전트의 기반이 될 수 있는지 살펴보겠습니다.
현재의 문제: 챗봇 모델의 한계와 인프라 병목
AI 에이전트가 제대로 작동하기 위해서는 최신 데이터를 빠르게 수집하고 의사결정에 반영해야 합니다. 그러나 기존 접근 방식은 데이터 스트리밍 시스템(Kafka 등), 워크플로우 오케스트레이션, 애플리케이션 런타임 등 서로 다른 도구들을 이어 붙이는 방식이 많습니다.
이 방식은 다음과 같은 문제를 드러냅니다.
- 복잡한 아키텍처: 서로 다른 시스템을 연결하다 보니 운영이 어렵고 장애 발생 시 추적이 힘듭니다.
- 데이터 지연: 주기적인 배치 처리나 폴링 방식으로 인해 에이전트가 항상 약간 늦은 데이터를 사용합니다.
- 관찰 불가능성: 워크플로우 전반에 걸쳐 하나의 통합된 관찰 뷰가 없어 디버깅이 어렵습니다.
결국, 현재 기술 스택에는 실시간 데이터 스트림 위에서 직접 실행되고 확장 가능한 에이전트를 구축하기 위한 통합 프레임워크가 부재한 상태입니다.
새로운 관점: 이벤트 기반 마이크로서비스로서의 에이전트
에이전트를 단순히 요청-응답 애플리케이션으로 보는 대신, 이벤트 기반 마이크로서비스로 설계해야 합니다. 에이전트를 이렇게 바라보면 구조가 명확해집니다.
- 이벤트 기반 로직: 비즈니스 이벤트가 발생하면 이를 감지하고 자동으로 실행됩니다.
- 실시간 맥락 데이터: 최신 상태를 반영한 데이터를 기반으로 의사결정을 내립니다.
- LLM 추론 엔진: 인공지능 모델이 이를 분석하고 적절한 판단을 수행합니다.
이 접근법이 중요한 이유는 다음과 같습니다.
- 실시간 데이터 활용: 에이전트가 즉각적으로 이벤트를 분석해 정확한 맥락 기반 의사결정을 내릴 수 있습니다.
- 비동기적 프로세스 대응: 보험 청구, 물류 추적처럼 시간이 걸리는 연속적 프로세스를 관리할 수 있습니다.
- 재현성(Replayability): 과거 이벤트 로그를 재생해 에이전트를 안전하게 테스트하거나 ‘다크 런칭’을 통해 새로운 버전을 검증할 수 있습니다.
핵심 엔진: Apache Flink
이벤트 기반 AI 에이전트를 구현하기 위해서는 지속적인 데이터 스트림 처리와 상태 관리가 가능한 엔진이 필요합니다. Apache Flink는 바로 이 목적을 위해 설계된 오픈소스 스트림 프로세싱 프레임워크입니다.
Flink가 제공하는 핵심 기능은 다음과 같습니다.
- 상태 기반 연산(Stateful computation): 과거 이벤트와 맥락을 기억하고 활용할 수 있어 에이전트가 지속적으로 학습된 맥락에서 작동합니다.
- 초저지연·고성능 처리: 초당 수백만 건의 이벤트를 밀리초 단위로 처리할 수 있어, 즉각적인 대응이 가능합니다.
- 내결함성(Exactly-once 보장): 장애 발생 시에도 이벤트가 중복되거나 손실되지 않고 정확히 한 번만 처리됩니다.
특히, Flink 커뮤니티는 Streaming Agents 프레임워크를 통해 에이전트 개발을 Flink의 DataStream 및 Table API에 직접 통합했습니다. 이는 데이터 처리와 AI 로직을 하나의 파이프라인에서 구현할 수 있게 하여, 데이터 처리와 추론 엔진 간의 경계를 없애줍니다.
실제 활용 사례
보험 클레임 처리 자동화
스트리밍 에이전트는 보험 청구 데이터를 실시간으로 분석합니다. 청구가 접수되면 고객의 이력과 관련 문서를 조회하고, LLM을 활용해 사기 가능성이나 정책 적합성을 검토합니다. 저위험 청구는 자동 승인하고, 복잡한 사례만 담당자에게 전달해 처리 속도를 크게 단축할 수 있습니다.
공급망 관리
물류 현황, 창고 재고, 기상 정보 등 다양한 데이터를 스트리밍으로 수집해 잠재적 지연을 사전에 감지합니다. 문제가 발생할 것으로 예측되면 대체 운송 경로를 자동으로 생성하거나 주문을 분할해 고객에게 문제를 최소화합니다.
전자상거래 상품 카탈로그 관리
다양한 공급업체에서 들어오는 상품 데이터를 정규화하고, LLM을 활용해 속성을 표준화하거나 누락된 정보를 보완합니다. 이를 통해 카탈로그 품질을 유지하고 고객 경험을 개선할 수 있습니다.
모든 개발자가 AI 엔지니어가 되는 미래
Streaming Agents의 목표는 개발자들이 AI 기반 애플리케이션을 일상적인 개발 과정 속에서 자연스럽게 구축할 수 있도록 하는 것입니다. Flink는 상태 관리, 장애 대응, 관찰 가능성 같은 프로덕션 환경 필수 요소를 내장하고 있어, 실험용이 아닌 실제 운영 가능한 AI 에이전트 개발을 가능하게 합니다.
즉, 앞으로는 모든 소프트웨어 엔지니어가 AI 엔지니어로서의 역할을 수행할 수 있는 환경이 마련될 것입니다.
기업이 필요로 하는 것은 단순한 대화형 챗봇이 아니라 실시간으로 데이터 흐름을 감지하고 자동으로 대응하는 엔터프라이즈급 AI 에이전트입니다. 이를 위해서는 이벤트 기반 아키텍처와 상태 기반 스트리밍 처리 기술이 필수적이며, Apache Flink는 이러한 요구를 충족하는 최적의 기반을 제공합니다.
보험, 공급망, 전자상거래 등 다양한 산업에서 이미 적용 가능성이 입증되고 있으며, 앞으로는 Flink 기반 에이전트가 기업 운영의 핵심으로 자리 잡을 가능성이 높습니다.
결국, 미래의 비즈니스 가치는 데이터 스트림 위에서 만들어지며, Flink는 이를 실현하는 엔진이 될 것입니다.
Building Real Enterprise AI Agents With Apache Flink
Stateful stream processing is the necessary foundation, and Apache Flink provides a robust, low-latency engine to bring these autonomous agents to life.
thenewstack.io
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