원활한 AI에이전트 작동엔 ‘NoSQL’이 바람직

[애플경제 전윤미 기자] AI모델, 특히 AI 에이전트가 빠르게 확산되면서 종래의 정제되고 정형화된 관계형 데이터베이스(RDB)가 아닌 非관계형 데이터베이스(NoSQL)가 한층 유용하다는 평가가 많다. AI를 도입하는 과정에서 많은 기업들이 공통적으로 부딪히는 동일한 난관에 부딪히고 있다. 즉, 중구난방의 데이터가 AI에 적합하게 구축되지 않았다는 점이다. 이럴 때 유용한게 ‘NoSQL’이다.

NoSQL은 데이터의 구조와 저장 방식이 유연하고 확장성이 뛰어나다는 점이 특징이다. 그래서 비구조화된 빅데이터와 실시간 웹 애플리케이션에 널리 사용된다. 그 때문에 AI에이전트를 도입할 경우 핵심적인 기술로 꼽히고 있다.

AI에이전트는 고객과의 상호작용 자동화, 운영 조정, 복잡한 데이터 세트에 대한 추론 등 기업 업무 공정에 활용되고 있다. 그러나 실제 현장에선 많은 기업들이 실시간으로 AI 에이전트를 활용하는데 어려움을 겪는 경우가 많다. 기존에 구조화된 데이터 아키텍처는 탄력적이고 확장성이 큰 AI에이전트엔 적합하지 않다는 지적이다.

이에 에이전트의 성능이나, 확장성, 신뢰성을 높이기 위해 RDB보다 한층 유연한 NoSQL을 도입하고 있다.

유연성과 스키마 민첩성이 중요

AI 에이전트는 단순히 출력을 생성하는데 그치지 않는다. 추론, 계획, 실행, 그리고 협업까지 망라하며, 기존 AI 시스템과는 차원이 다르다. 즉, 여러 요소들로부터 실시간 데이터를 활용하고, 작업을 실행하고, 여러 세션에서 컨텍스트를 유지 관리해야 한다.

문제는 기존의 분석 데이터베이스가 에이전트에 적합하지 않다는 점이다. 예를 들어 AI에이전트 특유의 지속적이고 지연 시간이 짧은 읽기 및 쓰기와 같은 경우가 대표적이다. ‘일괄 처리’에 최적화되어 있는 기존 RDB는 이런 기능에 적합하지 않은 편이다. AI에이전트 기능에 부합하기 위해선 지속적인 상태 변화와 상황 인식, 그리고 거의 즉각적이고 빠른 피드백 루프를 지원하는 NoSQL이 필요하다.

실제 국내에서도 기존 인프라가 AI 에이전트의 요구에 부응하지 못하고 있어 도입에 어려움을 겪는 업체들이 적지 않다는 분석이다.

NoSQL 데이터베이스, 특히 문서 기반 데이터베이스는 최신 AI에 필요한 유연한 데이터 모델을 제공한다. 특히 AI에이전트는 JSON 레코드, 사용자 프로필, 임베딩, API 응답 등 다양한 데이터 유형을 처리해야 한다. NoSQL은 고정된 스키마(Schema) 없이도 신속하게 반복, 적응할 수 있게 한다.

대부분의 최신 NoSQL 플랫폼은 ACID 트랜잭션이나 SQL 유사 쿼리처럼 관계형 시스템을 통한 유연성과 친숙함이 특징이다. NoSQL에 의한 메모리는 늘 새로운 애플리케이션 상태다. AI 에이전트 역시 처리 능력 외에도 메모리가 필요하다. 즉, ‘단기 기억’이라고 할 최근 의 상호 작용을 추적하고 대화의 연속성을 유지한다. ‘장기 기억’ 즉 학습과 회상을 위해 과거 경험을 저장한다. ‘절차 기억’도 저장한다. 즉 작업 완료나 도구 사용법을 기억한다. 다른 에이전트와 작업을 조정하기 위한 ‘공유 메모리’도 저장한다.

메모리 내 액세스와 영구 저장소를 결합한 것이 NoSQL 플랫폼이다. 이는 메모리 관리를 간소화하고 컨텍스트의 손실 위험을 줄여 지능적이고 체계적인 결과를 제공한다. 예를 들어, 배송을 관리하는 물류 담당자는 과거 ‘지연’되었던 적(장기)을 기억하고, 실시간 교통 업데이트(단기)에 대응하고, 배송과 협력(공유)하고, 새로운 라우팅 전략(절차적)을 실행해야 한다. 이를 위해서는 단편화된 스토리지 시스템 대신 원활한 메모리 전환이 필요할 수 밖에 없다.

아키텍처 복잡성, 효과적 에이전트의 큰 장애물

AI 에이전트 구축의 초기 단계일수록, 회사는 의사 결정 방식이나, 사용된 데이터, 생성된 결과를 분명히해야 한다. 잘 설계된 NoSQL 플랫폼은 감사 로그, 데이터 계보 추적, 세분화된 액세스 제어를 통해 이를 지원한다. 디버깅 동작이나 투명성 향상 외에도 규정 준수 도구로 활용될 수도 있다.

사실 아키텍처의 복잡성이야말로 효과적인 에이전트 배포의 가장 큰 장애물이다. 사내에서 각기 다른 팀들이 서로 다른 도구를 활용하면서, 확장이나 유지 관리가 어렵고 취약하며 단편화된 시스템을 만들어 왔다. 이런 상황은 지연 시간을 발생시키고, 로직을 중복하며, 에이전트가 일관된 메모리를 유지하는 능력을 제한할 수 밖에 없다. 또한 디버깅과 거버넌스를 복잡하게 만들어 생산성을 크게 떨어뜨린다.

반면에 통합 NoSQL 개발자 데이터 플랫폼은 그런 복잡성을 줄이고 안정성을 높인다. 일관된 컨텍스트를 보장하고, 데이터 액세스를 가속화하며, 에이전트가 실시간으로 추론하고 행동하는 데 필요한 성능을 제공한다.

많은 기업이 초기에 AI의 효율성을 높이기 위해 캐시나, 벡터 데이터베이스, 운영 저장소 등의 솔루션을 도입하곤 한다. 그러나 정작 상용화 단계로 넘어가면서 문제가 생기기 시작한다. 오히려 지연 시간이 증가하고 비용이 증가하며 관리 사각지대가 발생한다. 그 때문에 ‘AI 프로젝트’ 실패 위험이 높고, 더 이상의 진전이 어려울 수 있다. 그럴수록 “데이터 스택을 통합하면 AI를 관리하고 제어하기가 더 쉬워질 것”이라고 생각하는 것도 당연한 셈이다.

이런 경우 통합 NoSQL 플랫폼은 우선 기본 데이터 아키텍처를 단순화한다. 그래서 확장, 관리와 함께 안정적인 결과를 제공할 수 있게 한다. 실제 많은 조사에 의하면 이런 안정된 AI 배포 지연으로 인해 매출 손실이 발생하는 등 기업에 손해를 끼칠 수도 있다.

이처럼 AI에이전트의 부상은 소프트웨어에 대한 기존 관념을 뿌리에서부터 바꾸고 있다. 한층 지속적이고 협업적이며 자율적이다. 그럴수록 적절한 사내 인프라가 필요하다. ‘퓨처’는 “NoSQL은 바로 그 해답이 될 수 있다”면서 “유연성이나, 확장성, 메모리, 관리시스템을 단일 플랫폼에 결합하고 에이전트의 성공에 필요한 데이터 기반을 제공함으로써 AI의 미래를 가능하게 한다”고 밝혔다.