영상 링크: What EVERYONE is Missing with AI Agents - Memory + Tools that Scale
채널명: Cole Medin
모두가 놓치고 있는 AI 에이전트의 확장성과 사용자 인증 문제 핵심 요약
- 대부분의 AI 에이전트 및 MCP(멀티채널 플랫폼) 서버는 오직 한 명의 사용자만을 대상으로 하도록 설계되어 있으며, 이는 제한적인 상황에서만 적합함
- 본 영상에서는 수천, 수백만 명의 유저가 동시에 사용할 수 있는 “확장 가능한 개인화 에이전트”를 만드는 방법에 대해 다룸
- 기존 에이전트 구조는 Gmail, Slack, Asana 등 서비스별로 자격 증명을 하드코딩하는 방식이며, 이는 여러 사용자 지원에 부적합함
- 여러 사용자가 각자 다른 계정으로 서비스를 쓰게 하려면, 동적으로 유저별 인증 및 접근 권한 관리가 필요
- Arcade 플랫폼은 OAUTH(인증 프로토콜)를 통해 AI 에이전트가 각 사용자의 계정 접근 권한을 동적으로 요청하고 안전하게 저장할 수 있게 해줌
- Arcade와 LangGraph를 통합하여 시각적으로 에이전트 권한 패턴을 구성할 수 있고, 에이전트 개발 및 배포가 훨씬 쉬워짐
- 워크플로우 내에서 에이전트가 새로운 사용자 서비스에 접근 시 최초 한 번 인증 플로우를 진행, 이후 정보는 저장되어 반복 인증 필요 없음
- 실제 Arcade와 Asana, LangGraph를 이용하여 직접 설정하는 데모를 영상 하단 링크로 공유, 실행 예시까지 소개
- 이 구조로 구축된 에이전트는 수많은 사용자가 자신의 계정으로 다양한 액션을 위임할 수 있어 대규모 확장성과 하이퍼 개인화가 모두 가능
- 장기 기억 등 부가 기능과 결합하면, 진정으로 맞춤화되고 대규모로 운용 가능한 차세대 AI 에이전트 개발이 용이해짐
세부 요약 - 주제별 정리
AI 에이전트와 MCP 서버는 대부분 단일 사용자만 지원하도록 설계되어 제한적임
- 대다수의 최신 AI 에이전트와 MCP(멀티채널 플랫폼) 서버는 “단일 사용자” 활용이 기본 구조임
- 이런 구조는 사용자가 오직 본인 1명일 때만 제대로 작동함
- 여러 명이 동시에 개인화된 작업을 수행해야 할 때 확장성에 심각한 한계 발생
기존 에이전트 구축 방식은 자격증명 하드코딩으로 인해 다중 사용자 환경에 부적합함
- 많은 개발자들이 N8N 등 오픈소스 툴을 사용해 에이전트를 구축하는 사례가 많음
- 대부분의 경우, Gmail, Slack, Asana 등 서비스에 연동할 때 자격증명을 코드 내에 하드코딩하여 연결함
- 이러한 방식은 오직 한 명의 계정만 연결 가능하게 만들고, 다른 사용자를 지원할 방법이 없음
- 사용자가 늘어나면 서비스별 계정 연동을 개별적으로 처리하는 번거로움과 보안상의 문제가 따름
각 사용자별로 개별 서비스 계정으로의 접근 권한을 동적으로 관리해야 확장성이 보장됨
- 에이전트가 각 사용자별로 Gmail 등 서비스에 접근할 때, 그 사용자의 계정에 대해 인증 설정이 필요함
- 여러 사용자가 동시에 같은 에이전트를 쓸 경우, 사용자 계정별로 별도의 인증과 액세스 설정 관리가 필수적임
- 이를 동적으로 처리하는 것은 개발 및 보안, 사용자 경험 측면 모두에서 까다로운 문제임
Arcade 플랫폼은 OAUTH 기반 동적 계정 인증 및 관리 솔루션을 제공함
- Arcade는 이 문제를 해결하는 강력한 플랫폼으로, 타사의 인증 프로토콜(OAUTH)을 활용함
- AI 에이전트가 서비스에 접근하려 할 때, Arcade를 이용하면 해당 서비스의 사용자 계정에 대한 접근 권한을 실시간으로 요청 가능
- 최초 인증만 거치면 자격증명이 안전하게 저장되고, 이후로는 다시 인증을 요구하지 않아 사용자 편의성이 향상됨
- 보안 및 서비스별 스코프(권한 범위) 관리도 가능하여 확장 환경에 적합
LangGraph와의 연동으로 에이전트 권한 및 워크플로우를 시각화하고 구현이 쉬워짐
- Arcade는 LangGraph와 통합하여 시각적인 워크플로우 기반 권한 관리 시스템을 구성할 수 있음
- 개발자는 LangGraph 내에서 에이전트의 서비스별 접근 흐름, 인증 절차, 작업 처리 과정을 명확하게 볼 수 있음
- 복잡한 인증-작업 흐름을 간단하게 설계하고 유지보수하기 쉬운 구조로 만들 수 있음
실제 인증 플로우 데모를 통해 에이전트가 서비스 접근 전에 사용자 인증을 요청하는 과정을 구현함
- 영상에서는 Asana 서비스를 예로, “내 SaaS 아이디어 프로젝트에 할 일이 뭐가 있지?”라는 질문을 API에 던짐
- 에이전트가 Asana 계정 인증이 필요하다는 것을 인식, Arcade를 통해 사용자에게 인증 권한 요청함
- 사용자가 인증을 허용하면, 에이전트가 자동으로 LangGraph 워크플로우를 다시 진행하여 Asana에서 데이터(할 일 목록)를 가져옴
- 인증, 데이터 조회, 권한 부여까지의 흐름이 중단 없이 매끄럽게 연결되는 모습 시연
Arcade와 LangGraph 조합으로 개발자는 별도의 인증로직 구현 부담 없이 대규모 확장형 에이전트를 빠르게 개발할 수 있음
- 첫 사용자 인증 이후에는 추가 작업 시 별도의 인증 필요 없이 바로 툴 호출 가능
- Arcade가 모든 인증 및 권한 관리를 자동화하므로 개발자가 보안이나 사용자 데이터 관리에 신경 써야 할 부분이 대폭 감소
- 영상 하단의 데모 영상 링크를 통해 실제 코드·빌드 예시까지 참고 가능
확장성 높은 에이전트는 수많은 사용자가 자신의 계정으로 다양한 업무를 쉽게 위임할 수 있게 만들어짐
- 이 구조를 통해, 수천/수만 명의 사용자가 동시에 자신의 Gmail, Slack, Asana 계정에서 AI 에이전트의 작업 위임이 가능해짐
- 하드코딩 방식의 한계를 극복하여, 진정한 멀티유저, 멀티서비스 환경에 대응함
장기 기억 기능 등과 결합하여 하이퍼 개인화 및 대규모 사용자 지원이 함께 가능한 차세대 에이전트 구현이 가능함
- 장기 기억(Long-term memory) 기능과 통합하면, 에이전트가 개별 사용자별 맥락과 데이터를 장기적으로 축적·활용할 수 있음
- 궁극적으로 AI 에이전트는 각 사용자에게 최적화되고, 동시에 대규모 트래픽을 효율적으로 지원하는 구조로 발전 가능
영상은 AI 에이전트 확장성 한계와 Arcade, LangGraph가 이를 어떻게 실질적으로 해결하는지 구체적으로 설명함
- 개발자들이 흔히 범하는 구조적 문제(단일 계정 하드코딩)를 지적하고, 이를 극복하는 실질적 방법(Arcade+LangGraph 패턴) 제시
- 인증 절차, 워크플로우, 실제 작동 예시, 추가 데모 자료 등 구체적 데이터와 예시를 통해 설명
- 확장성과 보안성을 모두 챙긴 대규모 AI 에이전트 구축 전략의 핵심을 짚음