Google의 11월 최신 주요 백서인 "에이전트 도구 및 MCP와의 상호 운용성"을 소개하는 "Google x Kaggle 5일 AI 에이전트 집중 과정"의 둘째 날입니다. 이 백서에서는 기본 모델을 외부 도구로 확장하는 방법을 살펴보고, 도구 설계 모범 사례와 에이전트와 도구 간의 상호 운용성을 촉진하는 MCP의 역할을 강조합니다. 또한 MCP의 장점, 과제, 그리고 보안 위험을 객관적으로 분석하여, 특히 엔터프라이즈 환경에 에이전트 시스템을 구축할 때 개발자에게 지침을 제공하는 것을 목표로 합니다. 1. 서론: 모델, 도구, 그리고 지능형 에이전트. 지능형 에이전트는 기본 모델의 추론 기능을 활용하여 사용자가 특정 목표를 달성하도록 지원합니다. 도구는 지능형 에이전트의 핵심 확장 기능으로, 엔터프라이즈 애플리케이션의 잠재력을 크게 향상시킵니다. 본 백서에서는 지능형 에이전트, 도구, 그리고 외부 세계 간의 연결을 통합하는 것이 AI 개발에 매우 중요하지만, 기술적 및 보안적 과제를 야기한다는 점을 강조합니다. 2024년에 도입된 MCP는 도구와 모델의 통합을 표준화하여 이러한 문제를 완화하는 것을 목표로 합니다. 2. 도구 및 도구 호출 도구는 기능 도구, 내장 도구, 지능형 에이전트 도구의 세 가지 범주로 구분됩니다. 백서에서는 도구 사용에 대한 모범 사례도 제공합니다. 즉, 중요성을 문서화하고, 구현보다는 작업을 설명하고, API 호출보다는 작업을 게시하고, 최대한 세부적으로 설명하고, 간결한 출력을 디자인하고, 효과적인 검증 및 설명적인 오류 메시지를 제공하는 것입니다. 3. MCP 이해하기 핵심 아키텍처 구성 요소: 호스트, 클라이언트 및 서버 MCP는 LLM과 외부 시스템의 상호 작용을 향상시키기 위한 엔티티를 정의합니다. 엔티티에는 도구, 리소스, 힌트, 샘플링, 요청 및 루트가 있습니다. 4. MCP의 보안 MCP는 새로운 위협 환경을 야기합니다. 새로운 API 노출 영역으로서 인증/속도 제한과 같은 기존 보안 조치가 부족합니다. 표준 프로토콜로서 광범위하게 적용됨에 따라 무단 행위 및 데이터 유출과 같은 위험이 증폭됩니다. 따라서 다층적인 보호가 필요합니다. 5. 결론: 기본 모델은 인식과 실행을 위한 도구 확장을 필요로 하지만, 도구 설계는 신중해야 합니다. 명확한 문서화, 세분화된 작업, 간결한 출력, 그리고 검증이 필수적입니다. MCP의 표준화된 통합은 단편화를 해결하고 역동적인 검색 및 생태계 재사용을 촉진하지만, 기업은 컨텍스트 팽창, 보안 허점, 성능 병목 현상과 같은 분산화와 관련된 위험에 주의해야 합니다. 향후 MCP는 거버넌스 계층 캡슐화(예: API 게이트웨이)를 요구할 수 있으며, 개발자는 보안, 감사 가능성 및 안정성을 보장하기 위해 다층적인 방어 체계를 구축해야 합니다. 백서 주소:
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