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Why is Everyone Missing This with AI Agents?! (Memory + Tools that Scale)

Published:  at  08:47 AM
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영상 링크: Why is Everyone Missing This with AI Agents?! (Memory + Tools that Scale)
채널명: Cole Medin

다수가 간과하는 AI 에이전트의 확장 문제: 기억과 도구를 수십만 사용자 규모로 확장하는 방법 핵심 요약


세부 요약 - 주제별 정리

대부분 AI 에이전트의 확장성 한계는 사용자별 인증·도구·기억 구조에서 비롯됨

Arcade 플랫폼은 툴 인증 문제를 ‘즉시 인증’·자동 권한 저장으로 혁신적으로 해결함

Langraph는 각 사용자별 기억·도구 연동을 시각적 워크플로우로 쉽게 설계할 수 있음

실제 데모에서는 Streamlit 인터페이스와 Supabase 인증을 통한 사용자별 시나리오 전개

각 사용자별 장기 메모리는 Postgres와 Langraph 메모리 모듈로 완벽하게 분리·저장 가능

통합 예시 코드는 단계별로 GitHub 리포지토리에서 제공되어 개발자 재현이 용이함

노드별 플로우(에이전트→인증→도구 실행)의 로직은 Langraph에서 직관적으로 기술됨

Arcade와 Langraph의 API·SDK 통합이 생산성과 보안, 사용자 경험을 모두 높여줌

각 사용자별 ‘기억’과 ‘도구 권한’이 완전하게 분리되어 대규모 서비스(수천/수만 사용자) 확장에 최적화

장기적으로 Arcade+Langraph 조합으로 생성되는 SaaS·AI 에이전트 유형 무한 확장 가능

Github README, Arcade·Langraph 문서 참고시 다양한 변형 및 확장 사례 구현도 용이함

Arcade와 Langraph의 결합은 인증·기억·확장성을 모두 아우르는 맞춤형 AI 에이전트 구축의 현행 최적 해법임


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