장시간 AI 에이전트를 위한 샌드박스 플랫폼, Perplexity SPACE 아키텍처 살펴보기

AI 에이전트 시대, 왜 새로운 실행 환경이 필요할까?

AI는 이제 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어 코드를 작성하고, 파일을 수정하며, 복잡한 작업을 장시간 수행하는 에이전트(Agent) 형태로 발전하고 있습니다. 이러한 AI 에이전트는 수분이 아닌 수시간, 심지어 수일 동안 하나의 작업을 지속하기도 하며, 실행 과정에서 다양한 도구와 파일 시스템을 활용합니다.

하지만 AI에게 더 많은 권한을 부여할수록 새로운 문제가 발생합니다. 만약 실행 중인 코드가 악성 코드이거나 예기치 않은 동작을 수행한다면 호스트 시스템이나 다른 사용자 환경까지 영향을 줄 수 있기 때문입니다.

Perplexity는 이러한 문제를 해결하기 위해 SPACE(Sandboxed Platform for Agentic Code Execution)를 개발했습니다. SPACE는 장시간 실행되는 AI 에이전트를 안전하고 효율적으로 실행하기 위한 샌드박스 플랫폼으로, 보안성과 기능성, 그리고 성능을 모두 고려한 실행 환경을 제공합니다.

이번 글에서는 SPACE가 어떤 문제를 해결하며, 어떤 구조와 기술을 통해 이를 구현했는지 살펴보겠습니다.

반응형

---

기존 컨테이너 기반 샌드박스의 한계

일반적인 샌드박스 환경은 대부분 컨테이너(Container)를 기반으로 구성됩니다. 이러한 방식은 짧게 실행되는 작업에는 적합하지만 AI 에이전트 환경에서는 여러 제약이 존재합니다.

대표적인 문제는 다음과 같습니다.

• 장시간 유지되는 세션을 고려하지 않은 구조
• 실행 중인 프로세스와 파일 시스템 상태를 지속적으로 유지하기 어려움
• 하나의 호스트 커널을 공유하기 때문에 커널 취약점 발생 시 영향 범위가 커질 수 있음
• 장애 발생 시 기존 상태를 그대로 복구하기 어려움

AI 에이전트는 작업을 수행하면서 지속적으로 상태(Context)를 축적하기 때문에 단순히 컨테이너를 다시 생성하는 방식으로는 서비스를 이어가기 어렵습니다. 따라서 실행 상태를 안전하게 유지하면서도 필요 시 언제든 복원할 수 있는 새로운 실행 환경이 필요했습니다.

---

SPACE가 해결하고자 한 세 가지 핵심 목표

Perplexity는 SPACE를 설계하면서 다음 세 가지 요소를 동시에 만족시키는 것을 목표로 했습니다.

1. Security(보안)

AI가 실행하는 코드는 기본적으로 신뢰할 수 없는 코드로 간주합니다.

따라서 샌드박스 내부에서 문제가 발생하더라도 호스트 시스템이나 다른 샌드박스로 영향을 주지 않아야 하며, 사용자의 인증 정보나 민감한 데이터 역시 외부로 노출되어서는 안 됩니다.

---

2. Functionality(기능성)

AI 에이전트는 단순히 실행만 하는 것이 아니라 다양한 생명주기를 가져야 합니다.

예를 들어,

• 빠른 생성(Create)
• 일시 정지(Pause)
• 재개(Resume)
• 중단(Suspend)
• 복원(Restore)
• 롤백(Rollback)
• 포크(Fork)

와 같은 기능을 지원해야 장시간 작업을 안정적으로 수행할 수 있습니다.

---

3. Efficiency(효율성)

강력한 보안과 다양한 기능만으로는 충분하지 않습니다.

수많은 에이전트를 동시에 실행하기 위해서는 생성 속도가 빨라야 하고, 메모리와 스토리지 사용량 역시 최소화되어야 합니다.

SPACE는 이러한 세 가지 목표를 동시에 만족하도록 설계되었습니다.

---

SPACE 아키텍처

SPACE는 크게 세 개의 계층으로 구성됩니다.

Control Plane

Control Plane은 전체 시스템을 관리하는 중앙 제어 영역입니다.

API 요청을 받아 인증과 권한을 확인하고, 각 샌드박스가 어느 노드에서 실행되어야 하는지 결정합니다.

또한 원하는 상태(Desired State)와 실제 상태(Observed State)를 지속적으로 비교하여 시스템이 항상 정상 상태를 유지하도록 관리합니다.

이 계층은 상태를 직접 보관하지 않는 Stateless 구조로 설계되어 장애 발생 시에도 빠르게 복구할 수 있습니다.

---

Node-Local Services

실제 샌드박스를 생성하고 실행하는 역할은 각 노드의 Node-Local Services가 담당합니다.

주요 기능은 다음과 같습니다.

• 샌드박스 생성 및 종료
• 스토리지 관리
• 네트워크 구성
• 스냅샷 관리
• 인증 정보 관리
• 네트워크 접근 제어

노드 내부에서는 샌드박스의 현재 상태를 가장 정확하게 관리하며 필요한 모든 실행 작업을 수행합니다.

---

Sandbox

실제 AI 에이전트가 실행되는 공간입니다.

SPACE는 기존 컨테이너 대신 가상 머신(VM) 기반 샌드박스를 사용합니다.

각 샌드박스는 독립적인 Guest Kernel을 가지므로 하나의 샌드박스에서 문제가 발생하더라도 다른 샌드박스나 호스트 시스템으로 영향을 확산시키기 어렵습니다.

또한 내부에는 space-daemon이 실행되어 파일 시스템 접근, 프로세스 관리, 상태 보고 등의 기능을 수행하며 플랫폼과 샌드박스 간의 모든 통신을 중개합니다.

---

보안을 위한 핵심 설계

SPACE는 여러 계층의 보안 구조를 적용했습니다.

VM 기반 격리

각 샌드박스는 독립적인 가상 머신에서 실행됩니다.

이를 통해 커널 취약점이 발생하더라도 다른 실행 환경으로 영향을 최소화할 수 있습니다.

---

Credential 분리

사용자의 인증 정보는 샌드박스 내부에 저장되지 않습니다.

Credential Store가 외부에서 별도로 관리하며 필요한 경우 네트워크 계층이나 브라우저 에이전트를 통해 간접적으로 사용됩니다.

즉, AI 에이전트가 직접 비밀 정보를 획득할 수 없는 구조입니다.

---

네트워크 제어

모든 네트워크 통신은 Network Gateway를 거칩니다.

이를 통해 샌드박스가 허용되지 않은 외부 시스템과 통신하는 것을 방지할 수 있습니다.

---

데이터 암호화

외부 저장소에 저장되는 데이터는 암호화되며 BYOK(Bring Your Own Key)를 지원합니다.

암호화 키는 고객의 키 관리 시스템에서 관리되므로 키가 폐기되면 저장된 데이터 역시 복호화할 수 없습니다.

---

장시간 실행을 위한 스냅샷 기술

AI 에이전트는 작업 도중 중단되거나 장애가 발생하더라도 이어서 작업할 수 있어야 합니다.

이를 위해 SPACE는 두 가지 형태의 스냅샷을 제공합니다.

Disk Snapshot

파일 시스템 상태만 저장합니다.

빠르게 생성할 수 있으며 롤백 기능에 활용됩니다.

---

Full Snapshot

가상 머신 전체 상태를 저장합니다.

CPU 상태와 메모리까지 함께 저장하기 때문에 장애가 발생하더라도 이전 실행 시점부터 다시 시작할 수 있습니다.

스냅샷은 노드에 저장된 후 객체 스토리지(Object Storage)로 업로드되며, 다른 노드에서도 동일한 상태를 복원할 수 있도록 설계되었습니다.

---

성능 향상을 위한 btrfs 활용

SPACE는 노드의 파일 시스템으로 btrfs를 사용합니다.

btrfs의 Copy-on-Write 기능을 활용하여 다음과 같은 장점을 제공합니다.

• 매우 빠른 샌드박스 생성
• 빠른 스냅샷 생성
• 변경된 데이터만 저장하는 효율적인 공간 활용
• 빠른 롤백 및 복원

또한 자주 사용하는 템플릿은 미리 준비된 Warm Pool에서 관리하여 새로운 샌드박스를 생성할 때 전체 이미지를 복사하지 않고 즉시 사용할 수 있도록 최적화했습니다.

동일한 이미지 요청이 동시에 발생하는 경우에도 하나의 다운로드만 수행하도록 설계하여 불필요한 작업을 줄였습니다.

---

성능 개선 결과

SPACE를 기존 샌드박스 환경과 함께 운영 환경에서 비교한 결과 생성 속도가 크게 개선되었습니다.

• 샌드박스 생성 중앙값(Latency) : 185ms → 60ms
• 약 3.1배 빠른 생성 속도

또한 상위 90% 구간에서는

• 447ms → 89ms
• 약 5배 빠른 성능을 기록했습니다.

이러한 개선을 통해 수백만 개의 샌드박스를 더욱 빠르고 효율적으로 생성할 수 있게 되었습니다.

---

728x90

AI 에이전트가 더욱 복잡하고 장시간 작업을 수행하는 시대에는 단순히 성능이 뛰어난 AI 모델만으로는 충분하지 않습니다. 안정적으로 실행할 수 있는 런타임 환경 역시 중요한 요소가 됩니다.

Perplexity의 SPACE는 보안(Security), 기능성(Functionality), **효율성(Efficiency)**이라는 세 가지 요구사항을 균형 있게 충족하도록 설계된 샌드박스 플랫폼입니다. VM 기반 격리 구조, 상태를 유지하는 스냅샷 기술, btrfs를 활용한 고속 파일 시스템, 그리고 인증 정보와 네트워크를 분리한 보안 설계를 통해 장시간 실행되는 AI 에이전트 환경을 지원합니다.

현재 SPACE는 Perplexity Computer의 모든 세션에서 활용되고 있으며, 향후 Linux 기반 마이크로 VM뿐 아니라 Windows 환경과 로컬 머신까지 지원 범위를 확장하는 것을 목표로 하고 있습니다. AI 에이전트의 활용 범위가 넓어질수록 이러한 실행 플랫폼은 앞으로의 AI 인프라에서 더욱 중요한 역할을 담당하게 될 것으로 기대됩니다.

300x250

https://research.perplexity.ai/articles/making-space-secure-and-efficient-runtimes-for-long-running-agents

Making SPACE: Secure and Efficient Runtimes for Long-Running Agents