EDB Postgres AI Factory 차세대 버전: 에이전트(Agent) 시대를 위한 완벽한 대비
작성자: Jack Christie
작성일: 2026년 3월 31일
매주 새로운 AI 에이전트 데모가 쏟아져 나오지만, 실제 프로덕션 환경에 배포되는 경우는 극히 드뭅니다. 가능성 있는 프로토타입이 신뢰할 수 있는 엔터프라이즈급 에이전트로 안착하지 못하는 이 간극(Gap)에서 수많은 AI 프로젝트들이 좌초됩니다. 그리고 그 원인은 대부분 ‘데이터’에 있습니다.
오늘 EDB는 조직이 직접 통제할 수 있는 데이터를 기반으로 생성형 AI(GenAI) 추론(Inferencing) 환경을 구축하고자 하는 기업들을 위해, 이러한 간극을 완벽히 메워줄 차세대 EDB Postgres AI Factory를 선보입니다.
이러한 변화는 우연이 아닙니다. 시장은 이미 변곡점에 도달했으며, 앞서가는 기업들은 하나의 공통된 특징을 보입니다. 바로 AI를 단순한 ‘프로젝트’가 아닌 핵심 ‘인프라(Infrastructure)’로 다루기 시작했다는 점입니다.
현실화된 위협, 그리고 갈수록 벌어지는 격차
13개국 2,050명의 엔터프라이즈 리더를 대상으로 한 글로벌 연구 결과는 현재의 상황을 명확히 보여줍니다. 기업의 95%가 향후 3년 내에 자체 AI 및 데이터 플랫폼을 구축하겠다는 목표를 가지고 있습니다. 하지만 실제로 성과를 창출하는 방식으로 이를 구현하는 기업은 단 13%에 불과합니다.
연구에서 ‘적극적 도입 그룹(Deeply Committed)’으로 분류된 이 소수의 선도 기업들은 경쟁사 대비 5배 높은 ROI를 달성하고, 주력 프로덕션 환경에 2배 더 많은 에이전틱 AI 애플리케이션을 배포하며, 혁신과 효율성 측면에서 나머지 시장보다 250% 높은 경쟁 우위를 점하고 있습니다.
이들을 구분 짓는 것은 예산이나 인재가 아닙니다. 핵심은 바로 ‘주권(Sovereignty)’입니다. 데이터가 어디에 저장되고, 어떻게 접근되며, 그 위에서 AI가 어떻게 작동하는지에 대한 완벽한 통제권을 의미합니다. 이 선도 기업들은 데이터 제어, 보안 및 규정 준수(Compliance), 그리고 확장성(Scale)이라는 세 가지 가장 어려운 과제를 어느 하나 타협하지 않고 동시에 해결했습니다.
이것이 바로 EDB Postgres AI가 해결하고자 하는 핵심 과제이며, 차세대 AI Factory는 이러한 역량을 한 차원 더 끌어올렸습니다.
시장 분석 기관들 역시 이러한 흐름을 뒷받침하고 있습니다. 2025년 12월 발표된 Gartner의 *‘엔터프라이즈 AI 에이전트를 위한 데이터베이스 관리 시스템(DBMS) 혁신 인사이트’*에 따르면, 생성형 AI 기능이 내장된 DBMS에 대한 지출은 2028년까지 650억 달러에서 2,180억 달러로 3배 이상 증가할 것으로 예상됩니다. 더 주목할 만한 점은, 75% 이상의 기업이 향후 2~3년 내 최우선 투자 분야 중 하나로 ‘AI-ready 데이터’를 꼽았다는 것입니다. Gartner는 진정한 에이전트 아키텍처에서 DBMS가 반드시 수행해야 하는 세 가지 핵심 역할인 에이전트 메모리(Agent memory), 지식 소스(Knowledge source), 작업 실행(Task execution) 전반에 걸쳐 EDB를 대표적인 엔터프라이즈 AI 에이전트 제공업체로 선정했습니다.
수요는 이미 충분합니다. 이제 남은 과제는 대부분의 AI 이니셔티브가 프로덕션에 도달하기도 전에 발목을 잡는 ‘파편화되고 통제 불가능한 기술 부채’를 만들지 않고 이 수요를 어떻게 충족할 것인가입니다.
에이전트의 성능은 ‘데이터’와 ‘가드레일’에 달려 있습니다
현재 AI 에이전트에 대한 열광은 대단하며, 이는 어느 정도 타당합니다. 에이전트는 자율 네트워크 모니터링, 다단계 고객 워크플로우, 실시간 운영 인텔리전스 등 새로운 차원의 자동화를 실현합니다. 기술도, 비즈니스 가치도 모두 실재합니다.
하지만 이러한 과대광고(Hype)는 에이전트가 굳이 필요하지 않은 문제까지 포함하여 모든 것을 에이전트로 해결하려는 위험한 패턴을 낳기도 했습니다.
여기서 실용적인 의사 결정 프레임워크를 짚고 넘어갈 필요가 있습니다. 에이전트는 작업이 개방형(Open-ended)이거나, 복잡하고 모호한 입력값에 대한 추론(Reasoning)이 필요하거나, 반복적인 탐색 및 도구 오케스트레이션이 유리할 때 가장 빛을 발합니다. 장애 대응(Incident triage), 쿼리 최적화, 교차 시스템 조정 등이 아주 좋은 예입니다. 에이전트는 단 몇 초 만에 슬로우 쿼리 로그를 가져오고, 락(Lock) 테이블을 확인하며, 복제 지연(Replication lag)을 분석하고, 최근 스키마 변경 사항을 교차 참조하여 가장 확률 높은 가설 목록을 제시할 수 있습니다. 이것이 바로 고부가가치 추론입니다.
반면 스케일링, 페일오버(Failover), 구성 변경과 같은 결정론적(Deterministic) 운영 작업에 에이전트를 도입하는 것은 가치 창출 없이 복잡성과 리스크만 더할 뿐입니다. 워크플로우를 상태 머신(State machine)이나 단순한 임계값 정책으로 표현할 수 있다면, 여기서 ‘추론’은 단순한 오버헤드에 불과합니다. 더 큰 문제는 깔끔하고 감사 가능한(Auditable) 로그 항목을, 모델 버전에 따라 임계값을 다르게 해석하고 컴플라이언스 문제를 일으키며 디버깅하기 어려운 방식으로 잘못된 컨텍스트에 따라 행동할 수 있는 ‘확률론적 시스템’으로 대체해버린다는 점입니다.
성숙한 아키텍처는 “모든 곳에 에이전트를 배치”하는 것이 아닙니다. 분석하고, 추천하고, 종합하는 에이전트 계층(Agent layer), 유효성을 검사하고 결정하는 결정론적 정책 엔진(Deterministic policy engine), 그리고 실제 행동을 수행하는 실행 계층(Execution layer)으로 이루어진 계층화된 모델(Layered model)을 구축하는 것입니다. 가치를 더하는 곳에는 ‘지능’을, 중요한 곳에는 ‘통제력’을 배치해야 합니다.
이는 AI 솔루션에 요구되는 사항과 직결됩니다. 합성된 입력값으로 실행되는 장난감 같은 데모가 아니라, 실제 엔터프라이즈 데이터에 진정으로 기반(Grounded)을 둔 에이전트를 쉽게 구축할 수 있어야 합니다. 또한 에이전트를 모든 계층에 강제하는 것이 아니라 스택의 올바른 계층에 배치할 수 있는 유연성이 필요합니다.
(이 아키텍처에 대한 심층적인 기술적 탐구는 Postgres 컨트롤 플레인을 결정론적으로 유지하는 방법에 대한 Chris Chiappone의 포스트를 참조하시기 바랍니다.)
일본 통신 업계를 선도하는 NTT East는 이를 본능적으로 이해하고 있습니다. 이들은 완전한 프라이빗 환경에서 네트워크 운영을 위한 AI 에이전트를 배포하기 위해 EDB PG AI Factory를 사용하고 있습니다. 이 에이전트들은 수동 팀이라면 압도당할 만한 문제들을 자율적으로 감지, 분석, 대응합니다. 그들의 경험은 모델 자체뿐만 아니라 인프라에 대한 확신이 얼마나 중요한지를 보여줍니다.
“우리 스스로 새로운 유형의 제품을 도입하는 데 불안감이 있었지만, EDB의 지원이 우리의 우려를 불식시켜 주었습니다. 신속한 QA부터 글로벌 엔지니어와의 긴밀한 협력에 이르기까지, EDB는 매우 세심한 컨설팅 팀이었습니다.” — Shota Takano, NTT East 혁신 기술 부문 매니저
데이터, 인프라, 그리고 파트너에 대한 이러한 신뢰가 바로 프로덕션 배포를 가능하게 만드는 핵심입니다.
차세대 에이전트 스튜디오: 속도와 프로덕션을 위한 설계
AI Factory에서 가장 눈에 띄는 진화는 Agent Studio(에이전트 스튜디오)입니다. 이는 에이전트 개발을 위한 업계 표준 오케스트레이션 프레임워크인 LangChain 에코시스템을 기반으로 구축된 시각적 에이전트 통합 개발 환경(IDE), Langflow를 중심으로 완전히 재설계되었습니다.
핵심 논리는 간단합니다. 수많은 AI 프로젝트가 프로토타입에서 프로덕션으로 넘어가는 단계에서 실패합니다. 기업의 AI 이니셔티브가 PoC(개념 증명)에서 프로덕션으로 넘어가는 데 평균 6~12개월이 걸리며, 예산 초과율은 40~60%에 달합니다. 가장 큰 원인은 개발자들이 프로덕션 데이터 및 인프라와 단절된 고립된 환경에서 데모를 만들고, 실제 배포 시에는 모든 것을 다시 설계해야 한다는 점입니다.
Agent Studio는 이러한 간극을 완전히 없앱니다. 시각적 인터페이스에서 구축한 내용이 곧바로 배포 가능합니다. 즉, 프로토타입이 곧 프로덕트가 됩니다. 모든 Flow는 엔지니어링 이관 없이 REST API 엔드포인트가 됩니다.
이러한 시각적 인터페이스 접근 방식은 단순한 겉치레가 아닙니다. LLM, 스토리지, 도구, 데이터 소스를 드래그 앤 드롭으로 연결하여 개발자는 에이전트 워크플로우의 프로토타입을 빠르게 만들고, 컴포넌트 간 상호작용을 시각화하며, 실제 배포 전에 로직을 검증할 수 있습니다. 요구사항이 복잡해지면 완벽한 Python 확장성을 통해 한계 없이 개발을 이어갈 수 있습니다. 최신 툴링 전반을 포괄하는 700개 이상의 에코시스템 통합을 통해, 진입 장벽은 낮추고 달성 가능한 목표의 한계는 크게 높였습니다.
‘드래그 앤 드롭’과 ‘코딩’ 중 언제 무엇을 사용할 것인가에 대한 답은 실용적입니다. 프로토타이핑, 비교적 단순한 프로덕션 에이전트, 가치 실현 시간(Time-to-value)이 중요한 워크플로우에는 드래그 앤 드롭을 사용합니다. 반면 복잡한 오케스트레이션, 맞춤형 비즈니스 로직, 세밀한 제어가 필요한 흐름에는 Python을 사용합니다. Agent Studio는 사전에 선택을 강요하지 않고 이 두 가지를 모두 지원합니다.
엔터프라이즈 배포에 특히 중요한 기능은 다음과 같습니다.
- MCP 클라이언트 및 서버 지원: 모든 Flow를 MCP 서버로 노출하여 다른 에이전트나 외부 애플리케이션에서 호출할 수 있습니다. 이는 AI 도입이 확대됨에 따라 기업에 필요한 구성 가능하고 모듈화된 멀티 에이전트 아키텍처를 가능하게 합니다.
- 보안 에이전트 메모리(Secure agent memory): 민감한 데이터를 퍼블릭 LLM에 넘기지 않고 도구 출력 및 중간 상태(Intermediate state)를 Postgres에 로컬로 안전하게 저장합니다. 금융 서비스, 의료, 통신과 같은 규제 산업에서 이는 선택이 아닌 필수 요건입니다.
- 에이전트 수명주기 관리(Agent lifecycle management): LangSmith, Langfuse, Traceloop, Arize 등과의 네이티브 가시성(Observability) 통합을 제공하며, 내장된 ALTK(Agent Lifecycle Toolkit)를 통해 에이전트가 프로덕션에 도달하기 전에 추론, 도구 호출 및 출력 품질의 공백을 사전에 식별합니다.
Langflow를 기반으로 구축하기로 한 결정은 EDB가 중시하는 더 넓은 원칙을 반영합니다. 바로 진정한 커뮤니티의 지지를 받는 오픈소스 기술이야말로 특정 벤더에 종속(Lock-in)되지 않고 빠르게 발전할 수 있는 원동력이라는 점입니다. 에코시스템은 단일 벤더가 추적할 수 있는 속도보다 훨씬 빠르게 진화하는 AI 환경에 발맞춰 나갑니다. 우리는 이미 Postgres에서 이를 경험했으며, 이제 Langflow에서도 확인하고 있습니다.
에이전트를 위한 핵심 진리(Ground Truth): 업그레이드된 벡터 엔진
우리가 이 점을 계속 강조하는 데는 이유가 있습니다. 아무리 정교한 에이전트 아키텍처라 하더라도 오래되거나 불완전하거나 인덱싱이 제대로 되지 않은 지식을 기반으로 작동한다면 형편없는 결과를 낳을 수밖에 없습니다. 에이전트의 역량을 비즈니스 가치로 연결하는 다리는 바로 데이터 인프라를 통해 완성됩니다.
차세대 AI Factory는 벡터 엔진(Vector Engine)에 대한 대대적인 업그레이드를 가져왔습니다. 바로 pgvector와 함께 VectorChord를 추가하여 모든 워크로드에 최적의 인덱싱 옵션을 제공합니다. pgvector는 여전히 건재하며, 수천만 개의 벡터를 강력한 성능과 직관적인 설정으로 처리하는 대부분의 RAG 사용 사례에 훌륭한 선택입니다. 대부분의 프로덕션 환경에서는 이것만으로도 충분합니다.
하지만 에이전틱 워크로드가 확장됨에 따라 상황은 달라집니다. 벡터 수가 수억 개에 도달할 때, 임베딩 차원(Dimensions)이 더 높아질 때, 에이전트가 수백 개의 쿼리를 동시에 실행하고 대기 시간(Latency) 예산이 빠듯해질 때가 바로 그 시점입니다. 이 임계값에 도달하면 HNSW 인덱스는 한계에 부딪힙니다. 빌드 시간이 감당할 수 없을 정도로 늘어나고, 메모리 요구사항이 기하급수적으로 증가하며, 쿼리 처리량은 멀티 에이전트 시스템의 요구수준을 따라가지 못합니다.
바로 이 지점에서 VectorChord가 위력을 발휘합니다. pgvector를 위한 직접적인 드롭인(Drop-in) 업그레이드로, 기업은 기존 벡터 인덱싱 벤치마크를 훌쩍 뛰어넘을 수 있습니다. 표준 pgvector가 수천만 개의 벡터 확장에 이상적이라면, VectorChord는 최대 100배 빠른 인덱싱으로 수십억 개 단위의 확장을 지원하도록 설계되었습니다. IVF-RaBitQ 인덱스 아키텍처를 기반으로 95% 이상의 재현율(Recall)을 유지하면서 5배 더 빠른 쿼리 성능을 제공합니다.
768차원 벡터 1억 개를 운영하는 조직의 경우, 이는 단 32GB의 메모리에서 35ms P50 대기 시간으로 변환됩니다. 인프라 비용을 대폭 절감하면서도 pgvector 대비 비용당 26배, Pinecone과 같은 전용 데이터베이스 대비 6배 더 많은 벡터를 제공하는 셈입니다. 이를 통해 가장 방대한 AI 지식 기반(Knowledge bases)조차 에이전틱 인력의 실시간 요구사항에 맞춰 고성능을 유지할 수 있습니다.
또한 VectorChord는 pgvector의 데이터 유형 및 구문과 완벽하게 호환되므로 업그레이드 과정에 어떠한 마찰도 발생하지 않습니다. 이는 마이그레이션이 아닌 단순한 **’인덱스 교체(Index swap)’**입니다. 규모가 커짐에 따라 애플리케이션 코드를 수정할 필요 없이 즉시 VectorChord로 이동할 수 있습니다.
이로 인해 파생되는 비즈니스 수준의 세 가지 주요 이점은 다음과 같습니다.
- 비즈니스 성과와 직결되는 ‘속도’: 인덱싱이 빠르다는 것은 지식 기반(Knowledge bases)이 지연 없이 최신 상태로 유지됨을 의미합니다. 에이전트는 더 신선한 데이터를 기반으로 작동하여 더욱 정확한 결과물과 신속한 고객 경험을 제공합니다. 쿼리 처리량이 빨라지면 성능 저하 없이 더 많은 병렬 조사를 실행하고 워크플로우를 신속하게 완료하며 더 높은 사용자 동시성을 지원할 수 있습니다.
- 배포 환경에 구애받지 않는 ‘주권(Sovereign) 통제’: 모든 벡터 데이터는 Postgres 내에 네이티브로 유지됩니다. 외부 벡터 데이터베이스, 타사 서비스로의 데이터 이동, 데이터 액세스 비용, 추가적인 거버넌스 공격 표면이 전혀 존재하지 않습니다. 온프레미스(On-premises), 프라이빗 클라우드, 에어갭(Air-gapped) 환경 등 어디에 배포하든 AI 데이터는 기업 데이터가 있는 바로 그곳에 머뭅니다.
- 대규모 환경에서의 ‘비용 효율성’: 프로덕션 규모에서는 VectorChord의 스토리지 효율성과 메모리 최적화를 통한 인프라 비용 절감 효과가 막대합니다. 십억 개 단위의 벡터 워크로드를 실행하기 위해 더 이상 비싸고 특화된 전용 인프라가 필요하지 않습니다. 여러분이 이미 운영하고 신뢰하는 바로 그 Postgres 환경에서 실행됩니다.
통제 가능한 데이터를 기반으로 한 AI 구축
에이전틱 AI 분야에서 승리하는 기업은 반드시 가장 정교한 모델을 가진 곳이 아닙니다. 이들은 AI가 안정적이고 안전하며 대규모로 작동할 수 있는 기반을 구축한 기업입니다. 그리고 그곳의 모든 에이전트는 조직이 실제로 통제할 수 있는 데이터에 뿌리를 두고 있습니다.
차세대 EDB Postgres AI Factory는 바로 이러한 통찰력을 바탕으로 설계되었습니다.
- 개발자가 수개월이 아닌 단 몇 주 만에 개념 구상부터 실제 에이전트 배포까지 완료할 수 있는 시각적 Agent Studio
- Postgres를 벗어나지 않고도 표준 RAG에서 수십억 개의 벡터 워크로드로 확장할 수 있는 Vector Engine
- 수동 개입 없이 지식 기반을 최신 상태로 유지하는 AI Pipelines
- 인프라 변경 없이 AI 환경 변화에 맞춰 모델을 채택, 교체, 관리할 수 있는 Model Serving
EDB Postgres AI Factory는 모든 개발자를 AI 개발자로 만들고, 모든 AI 이니셔티브를 실험에 그치지 않고 실제 프로덕션 단계로 안착시키는 가장 완벽한 솔루션입니다.
메일: salesinquiry@enterprisedb.com
