에이전트 접근과 맥락: MCP·GPU 분할·게이트 설계의 실무 기준
· BNV Solutions
AWS가 SageMaker Inference에 Multi-Instance GPU* 지원을 도입하고, Serverless MCP* 서버 설계와 Okta 연계 AgentCore* 기반 접근 통제 가이드를 연달아 공개했습니다. 서로 다른 글은 서로 다른 문제를 푸는 도구를 제시했지만 공통으로 에이전트에 '무엇을 보게 하고 무엇을 만지게 할지'를 설계하라고 요구합니다.
MCP는 에이전트가 데이터 레이크와 메타데이터를 안전하게 요청하도록 하는 프로토콜입니다. 중앙화된 맥락 제공은 중복 호출과 일관성 문제를 줄여주지만, 맥락 서버를 통한 결제와 권한 체크가 경로가 되어 가용성과 공격면을 만들 수 있습니다. Serverless 배포는 운영부담을 낮추지만 인증·토큰·세션 만료 설계가 더 엄격해져야 합니다.
Multi-Instance GPU는 하나의 물리 GPU를 하드웨어 분할해 동시성·비용 효율을 높이는 방법입니다. 작은 모델과 많은 동시 요청에서는 효율적이지만, 큰 모델이나 연속적인 긴 추론에는 파티션 재조합과 스케줄링 오버헤드가 생기고, 분할로 인한 피크 처리량 제한을 받아들여야 합니다.
AgentCore형 게이트웨이는 '단일 출입구'로서 에이전트 신원·권한·행동을 통제합니다. 실무 기준은 명확합니다: 민감 작업은 계층적 에스컬레이션과 인간 확인을 거치고, 맥락 제공은 변경 빈도와 지연 허용치를 기준으로 중앙화 여부를 정하며, 로그와 거버넌스는 행위 단위로 남겨야 합니다. 또한 파티셔닝된 GPU는 개발·테스트 비용 절감에 유리하고, 레이턴시 민감한 생산 추론은 전용 GPU를 선호합니다.
비앤브이솔루션은 이런 기준을 Duo 시리즈와 사내 에이전트 '단비' 운영에 적용하고 있습니다. MCP 패턴을 통해 최신 문맥을 에이전트에 제공하되, 저지연 경로로서 로컬 캐시와 검증 게이트를 둡니다. 또한 계층적 AgentCore 스타일 게이트웨이로 신원·권한을 분리하고, GPU 분할은 개발·실험 환경에서 우선 활용해 운영 리스크를 관리합니다.