툴링 병목 현상: 신뢰성 및 확장성 문제가 MCP와 에이전트 AI의 미래를 가로막는 방법

일반 AI 에이전트의 목표는 기술과의 관계를 근본적으로 바꾸는 것입니다. 우리는 AI가 단순히 답을 제공하는 것을 넘어, 유능한 파트너로서 여행 예약, 복잡한 프로젝트 관리, 그리고 우리가 매일 사용하는 모든 앱에서 작업을 원활하게 조율하는 미래를 상상합니다. 이 혁명을 이끄는 엔진은 AI 에이전트가 API를 통해 외부 애플리케이션에 연결하고 작동하는 '툴 사용'입니다. 'AI를 위한 USB'로 설계된 개방형 표준인 **Model Context Protocol (MCP)**은 이러한 상호 운용성을 위한 '기본' 프레임워크로 부상하여 에이전트와 툴이 소통할 수 있는 보편적인 언어를 만들었습니다.

하지만 AI 에이전트가 우리 일상생활의 신뢰할 수 있는 일부가 되기 전에, 업계는 심각하고 시급한 병목 현상을 극복해야 합니다. 바로 툴 신뢰성 및 확장성이라는 이중 위기입니다.

일상적인 관점에서 이 문제는 간단합니다. AI 에이전트가 매번 작업을 정확하게 수행할 것이라고 신뢰할 수 없다면 사람들은 사용하지 않을 것입니다. 에이전트에게 항공편 예약을 요청했는데 세 번 중 한 번 실패한다면, 당신은 금방 직접 예약하는 방식으로 돌아갈 것입니다. 기업의 경우, 그 위험은 훨씬 더 큽니다. 신뢰성 부족은 미션 크리티컬 워크플로우에서 절대 용납될 수 없습니다. 더욱이, 에이전트가 성능이 저하되기 전에 소수의 툴에만 연결할 수 있다면(확장성 문제), 그것은 진정으로 혁신적일 수 있는 방대하고 다양한 사용 사례를 처리할 수 없는 틈새 기기로 영원히 남을 것입니다. AI 에이전트가 신기한 물건에서 필수적인 유틸리티로 나아가기 위해서는 신뢰할 수 있고 우리의 필요에 따라 성장할 수 있어야 합니다.

쌍둥이 위기 파헤치기: 신뢰성과 확장성

툴링 병목 현상은 신뢰성과 확장성이라는 두 가지 뚜렷하지만 깊이 얽혀 있는 문제로 나타납니다. 관련이 있지만, 이들은 동일한 핵심 아키텍처 실패의 다른 측면을 나타냅니다.

첫째, 신뢰성 문제가 있습니다. 이는 제한된 세트에서도 에이전트가 툴을 정확하고 일관되게 사용하지 못하는 근본적인 무능력입니다. 이것은 기본적인 신뢰성의 문제입니다. 에이전트 성능 평가를 위한 포괄적인 프레임워크인 MCP-Universe 벤치마크는 이 위기에 대한 명백한 경험적 증거를 제공합니다. 이 벤치마크는 장기적인 추론과 크고 익숙하지 않은 툴셋 사용을 요구하는 복잡한 다단계 작업에서 에이전트를 테스트합니다.

결과는 냉정합니다. 가장 진보된 모델조차도 엄청나게 실패하며, 툴을 안정적으로 사용하는 데 있어 시스템적인 무능력을 드러냅니다.

리더보드가 보여주듯이, 최고 성능 모델인 GPT-5는 성공률이 **43.7%**에 불과하며, 16개 주요 모델 전체의 평균은 **23.0%**로 급락합니다. GPT-5나 Grok-4(성공률 33.3%)와 같은 상위 모델처럼 절반 이상 실패하는 에이전트는 유용한 툴이 아니라 책임 소재입니다.

둘째, 확장성 문제가 있습니다. 이는 사용 가능한 툴의 수가 수십 개에서 수백, 수천 개로 확장될 때 성능을 유지하는 과제입니다. 에이전트는 5개의 툴로는 어느 정도 신뢰할 수 있지만, 50개가 주어지면 완전히 붕괴될 수 있습니다. 통합 서비스 수가 기하급수적으로 증가할 수 있는 MCP를 채택하는 기업에게 이는 중요하고 즉각적인 문제입니다. MCP 개발자 서밋의 Shalev Shalit이 언급했듯이, 이러한 '툴 과부하'를 관리하는 것은 AI 에이전트를 대규모로 배포하려는 조직의 주요 장애물입니다.

근본 원인: 모놀리식 에이전트의 아키텍처적 결함

이러한 광범위한 실패는 임의적인 것이 아닙니다. 이는 지배적인 단일 에이전트, 단일 모델 패러다임 내의 특정하고 식별 가능한 한계에서 비롯됩니다. 이 아키텍처에서는 하나의 모놀리식 대규모 언어 모델(LLM)이 사용자 의도 해석, 올바른 툴 식별, API 호출 형식 지정, 작업 실행, 결과 구문 분석 등 전체 인지 작업 부하를 담당합니다. 이 접근 방식은 근본적으로 취약하고 실제 세계의 복잡성에 대처하기에 부적합하며, 다음과 같은 이유로 신뢰성 및 확장성 위기로 직접 이어집니다.

1. 컨텍스트 창 제한: LLM은 사용자의 쿼리, 대화 기록, 사용 가능한 툴의 스키마를 보관하는 '작업 메모리'인 유한한 컨텍스트 창을 가지고 있습니다. 더 많은 툴이 추가됨에 따라 그 정의가 이 제한된 공간을 빠르게 포화시켜 실제 추론 과정을 위한 공간이 거의 남지 않게 됩니다. 모델은 중요한 세부 정보를 '잊거나' 간과하게 되어 오류를 유발합니다.
2. 인지 과부하: 큰 컨텍스트 창이 있더라도 단일 모델에게 모든 것의 전문가가 되라고 요구하는 것은 인지 과부하를 만듭니다. 모델은 동시에 의도를 해석하고, 방대한 툴 라이브러리를 검색하고, 미묘하게 다른 API(예: create_event 대 update_event)를 구별하고, 정확한 구문을 생성하고, 오류를 처리해야 합니다. 이러한 다중 작업 부담은 '사고'의 질을 저하시키고 잘못된 의사 결정으로 이어집니다.
3. 처음 보는 툴에 대한 일반화 능력 부족: 모놀리식 모델은 명시적으로 훈련되지 않은 툴을 사용하는 데 어려움을 겪습니다. 스키마만으로 새로운 툴의 기능을 본질적으로 이해하는 능력이 부족하여 매개변수를 환각하거나, 툴을 잘못된 목적으로 사용하거나, 전혀 사용하지 못하는 경우가 많습니다.

Jenova의 새로운 패러다임: 멀티 에이전트 아키텍처로 병목 현상 해결

이 툴링 병목 현상에 대한 해결책은 모놀리식 모델에서 벗어나는 근본적인 아키텍처 전환을 요구합니다. 이것이 바로 '툴링'이 주류 개념이 되기 훨씬 전인 작년 초부터 이 특정 문제를 다루어 온 Jenova가 개척한 접근 방식입니다. Jenova는 진정한 확장성과 신뢰성은 단순한 아키텍처나 시스템 혁신만으로는 달성할 수 없다는 것을 인식했습니다. 대신, 멀티 에이전트 아키텍처가 툴을 안정적이고 확장 가능하게 사용하도록 만드는 단 하나의 목표에 집요하게 집중한 수년간의 복합적인 엔지니어링 경험과 축적이 필요했습니다.

독점적인 멀티 에이전트, 전문가 혼합(MoE) 시스템을 중심으로 한 이 새로운 패러다임은 신뢰성과 확장성 문제를 정면으로 해결하기 위해 설계되었습니다. 수년간의 헌신적인 엔지니어링에서 탄생한 Jenova의 아키텍처가 이 문제를 어떻게 해결하는지에 대한 기술적 분석은 다음과 같습니다.

• 전문가 혼합(MoE) 라우팅: 복잡한 요청이 접수되면 시스템은 정교한 라우팅 계층을 사용합니다. 이 라우터는 먼저 사용자 의도를 특정 도메인으로 분류합니다. 예를 들어, 일부 모델은 정보 검색 도메인에 고도로 특화되어 쿼리를 이해하고 검색 기반 툴을 사용하는 데 탁월합니다. 다른 모델은 이메일 초안 작성이나 캘린더 초대 생성과 같은 작업을 능숙하게 실행하는 행동 지향 도메인에 최적화되어 있습니다. 세 번째 범주는 데이터 처리 및 논리적 추론을 처리하는 분석 도메인에 특화될 수 있습니다. 그런 다음 요청은 해당 특정 도메인에 가장 적합한 전문 에이전트로 라우팅되어 가장 자격을 갖춘 모델이 작업의 각 부분을 처리하도록 보장합니다.
• 멀티 모델 오케스트레이션: OpenAI, Google, Anthropic과 같은 다른 연구소의 모델은 서로 다른 데이터와 아키텍처로 훈련되기 때문에 이러한 도메인에 부합하는 뚜렷한 전문성을 개발합니다. 예를 들어, 웹 데이터에 대해 광범위하게 훈련된 모델은 정보 검색 도메인에 더 우수할 수 있으며, 지시 따르기에 맞게 미세 조정된 다른 모델은 행동 지향 도메인에서 뛰어날 수 있습니다. 최적의 멀티 에이전트 아키텍처는 단일 회사의 생태계에 갇히지 않고 각 특정 도메인에 가장 적합한 모델을 활용하는 유연성을 가져야 합니다. Jenova의 시스템은 각 작업에 가장 적합한 LLM을 지능적으로 할당하여 워크플로우의 모든 단계에서 최고의 성능과 신뢰성을 보장합니다.
• 문맥적 툴 범위 지정 및 적시 로딩: 컨텍스트 창 제한 및 확장성 문제를 해결하기 위해 아키텍처는 툴 로딩에 '적시(just-in-time)' 접근 방식을 사용합니다. 사용 가능한 모든 툴로 에이전트의 컨텍스트를 채우는 대신, 시스템은 적응형 라우팅 프로토콜을 사용하여 현재 작업 그래프에 필요한 가장 가능성 있는 툴 세트를 예측합니다. 이 관련 하위 집합에 대한 스키마만 에이전트의 활성 컨텍스트에 로드되어 추론 과정을 깨끗하고 집중적으로 유지합니다. 이는 토큰 오버헤드를 극적으로 줄이고 시스템이 성능 저하 없이 수천 개의 잠재적 툴로 확장할 수 있게 합니다.

이 접근 방식의 효과는 Jenova의 실제 성능 지표에 의해 검증됩니다. 97.3%의 툴 사용 성공률을 보고합니다. 결정적으로, 이것은 통제된 벤치마크나 미세 조정된 실험실 환경의 수치가 아닙니다. 이는 수많은 MCP 서버 및 툴과 상호 작용하는 수천 명의 사용자로 구성된 다양하고 통제되지 않은 환경에서 실제 운영 환경의 성능을 반영하는 지표입니다.

이 수준의 신뢰성을 달성하는 것은 단순히 정교한 아키텍처의 결과가 아닙니다. 진정으로 확장 가능한 에이전트 시스템을 구축하는 가장 어려운 부분은 서로 다른 데이터로 훈련된 다른 연구소의 다른 모델과 무한히 다양한 툴이 원활하게 작동하도록 보장하는 것입니다. 이는 천문학적으로 복잡한 호환성 매트릭스를 만듭니다. 이를 해결하는 것은 제트 엔진을 만드는 것과 유사합니다. 청사진을 갖는 것은 한 가지이지만, 실제 스트레스 하에서 작동하는 신뢰할 수 있는 고성능 엔진을 제조하려면 수년간의 전문 지식, 반복, 그리고 깊고 복합적인 엔지니어링 경험이 필요합니다. 이 생산 환경에서 검증된 견고함이야말로 이론적 설계와 기능적인 엔터프라이즈급 시스템을 진정으로 구분하는 것입니다.

이러한 돌파구는 AI 커뮤니티의 주요 인물들에게 인정받았습니다. MCP 생태계의 저명한 사상가이자 커뮤니티 빌더이며, Acorn Labs의 공동 창립자이자 널리 사용되는 k3s Kubernetes 배포판의 제작자인 Darren Shepherd는 이 아키텍처가 핵심 문제를 효과적으로 해결한다고 관찰했습니다.

결론: 에이전트 AI의 미래를 위한 아키텍처적 필수 과제

경험적 데이터와 아키텍처 원칙은 부인할 수 없는 결론으로 이어집니다. 유능하고, 신뢰할 수 있으며, 확장 가능한 AI 에이전트의 미래는 모놀리식일 수 없습니다. 널리 퍼진 단일 모델 패러다임은 현재 MCP 생태계와 에이전트 AI 전체의 발전을 가로막는 툴링 병목 현상의 직접적인 원인입니다.

업계의 많은 사람들이 이 문제를 서버 측에서 해결하려고 시도하지만, 이 접근 방식은 에이전트의 제한된 인지 능력이라는 핵심 문제를 해결하지 못하기 때문에 근본적으로 잘못되었습니다. 진정한 해결책은 에이전트 중심이어야 합니다. Jenova의 성공이 보여주듯이, 이 문제를 해결하는 것은 가능하지만, 단순히 모델의 기본 능력을 향상시키거나 가벼운 논리 계층을 추가하는 것 이상을 요구합니다. 이는 에이전트 시스템의 고유한 과제에 특별히 초점을 맞춘 깊고 복합적인 엔지니어링 및 아키텍처 전문 지식을 기반으로 구축된 정교하고 에이전트 중심적인 아키텍처로의 패러다임 전환을 요구합니다.