AI 에이전트의 병목은 모델보다 운영 기반일 수 있다

AI 에이전트를 실제 서비스처럼 만들 때 어려운 부분은 모델 성능만이 아니다. 더 큰 문제는 메모리, 작업 조율, 안정성, 관찰 가능성, 상태 관리, 도구 연결, 재시도, 권한, 버전 관리, 배포, 디버깅 같은 운영 기반에 있다.

새 모델과 성능 순위는 자주 나오지만, 에이전트가 실제 일을 끝까지 처리하게 만들려면 그 주변 시스템이 필요하다. 핵심 질문은 에이전트 시스템의 다음 발전이 더 똑똑한 모델에서 나올지, 아니면 모델을 안전하고 반복 가능하게 움직이게 하는 인프라에서 나올지다.