영상 링크: What EVERYONE is Missing with AI Agents - Memory + Tools that Scale
채널명: Cole Medin
모두가 놓치고 있는 AI 에이전트의 핵심: 대규모 확장 가능한 메모리와 도구 연결 핵심 요약
- 대부분의 AI 에이전트 및 MCP 서버는 오직 단일 사용자(즉, 개발자 자신만을 위한) 환경으로 구축되어 있음
- 일반적인 에이전트 설계 방식은 랭그래프, N8N 등 어떤 환경에서든 각 도구의 자격 증명을 하드코딩하는 방식에 의존함
- 이 방식은 하나의 Gmail, Slack, Asana 계정 등 소수의 계정만을 대상으로 하여 다수 사용자 확장에 매우 비효율적임
- 다수의 사용자가 각자의 계정으로 에이전트를 활용하려 할 때 기존 방식으로는 사용자별 권한 관리와 접근 통제가 매우 어려움
- Arcade 플랫폼은 AI 에이전트가 OAuth를 활용하여 사용자별 계정 접근 권한을 동적으로 요청, 저장, 관리할 수 있게 해줌
- Arcade와 langgraph의 통합으로, 사용자별 인증 흐름과 에이전트 워크플로우를 시각화하며 설계 과정이 크게 단순화됨
- 실제 데모에서는 에이전트가 Asana 프로젝트와 연동될 때 권한 부여(authorization) 과정을 별도의 사용자 개입 없이 자동화하는 모습을 보여줌
- 이 구조를 통해 수천~수백만 명의 사용자 각각에게 맞춤화한 에이전트를 쉽고 안전하게 제공 가능
- 확장성과 보안, 그리고 긴밀한 개인화(장기 메모리 등)가 결합된 차세대 에이전트의 구축 방법을 강조함
세부 요약 - 주제별 정리
기존 AI 에이전트와 MCP 서버는 단일 사용자만을 염두에 두고 설계되어 한계가 뚜렷함
- 대부분의 AI 에이전트 및 MCP 서버는 오직 한 명의 사용자를 위해 맞춤설계되어 있음
- 이는 개발자 본인만을 대상으로 하거나 소규모 테스트 환경에서만 적합한 구조에 머무름
- 여러 사용자가 각자의 계정을 통해 동일 에이전트를 활용하려면 설계상 난관에 부딪힘
- AI 에이전트 대중화 및 실서비스 적용에는 대규모 사용자 지원이 반드시 필요함을 지적
하드코딩된 도구 연결 방식은 대규모 서비스에 적합하지 않음
- N8N, 랭그래프 등 도구에 관계없이 대부분의 에이전트 구현에서 자격증명이 하드코딩됨
- 예를 들어, Gmail, Slack, Asana 등과 연결할 때 단 하나의 계정 정보만 내장되어 있음
- 이는 에이전트가 오직 하나의 계정에서만 동작하게 만들어 다수 사용자 확장에 비효율적
- 사용자별 인증 정보를 코드에 포함시켜 관리하는 것은 보안상 위험하고, 유지보수도 어렵게 만듦
사용자별 계정 연동이 필요할 때 기존 방식으론 확장과 보안 모두가 문제임
- 여러 사용자가 자신의 Gmail, Slack, Asana 계정을 통해 동일한 에이전트를 사용하려면 개별 인증과 권한 통제가 필수
- 기존 도구 연결모델에선 사용자별 자격증명 분리를 구현하기 매우 까다로움
- 이로 인해 서비스 규모 확장 시 보안, 접근통제, 개인정보 보호 구현이 어려워짐
- 이런 구조적 문제로 인해 AI 에이전트가 실제 서비스 환경에서 널리 사용되지 못하고 있음
Arcade 플랫폼은 동적 자격 증명 관리를 통해 대규모 에이전트 서비스를 실현함
- Arcade는 OAuth 기반으로 사용자의 계정 접근 권한을 AI 에이전트가 동적으로 요청·저장하도록 지원함
- 예를 들어, Gmail, Slack, Asana 등 다양한 서비스에 대해 사용자가 최초 1회 인증으로 권한을 부여할 수 있음
- Arcade에서 자격 증명을 안전하게 관리하므로, 이후 반복적으로 정보 입력을 요구하지 않음
- 이러한 방식은 확실한 보안(권한 범위 설정 및 안전한 저장)과 편리한 사용자 경험을 동시에 제공
Langgraph와의 통합으로 워크플로우 시각화 및 설계가 쉬워짐
- Arcade 플랫폼은 langgraph와 연동되어 인증·권한 부여 워크플로우를 시각적으로 확인 가능
- 에이전트 설계자가 시각적 인터페이스를 통해 사용자별 인증의 진행 상태, 액세스 관리 등을 쉽게 파악함
- 복잡한 에이전트-도구-사용자 연결 구조를 직관적으로 조작 및 관리할 수 있음
- 개발 및 유지보수 효율성이 크게 향상됨
에이전트의 실제 작동 흐름은 첫 사용 시 인증 → 도구 호출이 자동화됨
- 영상 데모에서는 AI 에이전트가 “Asana 프로젝트 내 내 작업 목록 알려줘”라는 요청을 처리함
- 에이전트는 해당 사용자의 Asana 계정에 권한이 있는지 먼저 확인
- 최초 사용자는 본인의 계정으로 OAuth 인증 절차를 거침(authorization flow)
- 인증 완료 후, 에이전트는 자동으로 langgraph 워크플로우를 재개하여 요청 작업(예: Asana 작업 목록 조회)을 수행
Arcade와 Langgraph 결합으로 대규모 사용자별 작업 대행이 가능해짐
- 데모 구조상, 수천 또는 수백만 명의 서로 다른 사용자가 각자의 서비스 계정으로 작업을 위임 가능
- 에이전트는 각각의 사용자별 OAuth 인증 기록을 토대로 맞춤형 서비스를 제공
- 서비스 이용자 확장에 따른 부담이 대폭 감소하며, 개발자는 동일한 시스템으로 사용자 개별화가 쉬워짐
장기 메모리 기능 추가로 에이전트가 초개인화 서비스를 제공할 수 있음
- 사용자의 작업 내용, 선호도, 이력 등이 안전하게 저장될 때 더욱 정밀한 개별 맞춤이 가능
- 장기 메모리 기능과 Arcade의 권한 관리, langgraph의 워크플로우 설계가 결합됨으로써 수준 높은 개인화 실현
- 서비스가 커질수록 각 사용자의 독립성과 보안, 맞춤 응대가 동시에 개선
전체적으로 Arcade와 Langgraph는 대규모 AI 에이전트 구현의 핵심 인프라를 제공함
- OAuth 기반 권한 관리, 체계적인 워크플로우 시각화, 보안·확장성의 동시 확보가 중요 포인트로 강조됨
- 기존 하드코딩 방식이 가진 한계를 극복하며, 대규모 실제 서비스 환경에 최적화된 AI 에이전트 설계방법 제공