공유형 엔터프라이즈급 아키텍처 패턴을 통해 AI 에이전트 확장하기
에이전트의 확산은 빠르게 위험으로 이어집니다. 각 팀에서 일관성 없는 방식으로 동작하는 에이전트를 배포하고, 출처를 알 수 없는 데이터에 의존하며, 감사하기 어렵게 만듭니다. 공유형 엔터프라이즈 아키텍처 패턴을 도입해 AI가 확장되더라도 거버넌스, 데이터, 운영이 일관되게 유지될 수 있도록 하세요.
에이전트형 AI를 위한 엔터프라이즈급 아키텍처 eBook을 읽고 다음을 수행하는 방법에 대해 알아보세요.
- 에이전트 난립을 줄입니다. 에이전트의 구축 및 배포 방식을 표준화하여 팀이 중복된 노력을 하지 않도록 합니다.
- 거버넌스를 통합합니다. 보안, 준수 및 승인에 대해 일관된 정책을 적용하면서 전달 속도를 늦추지 않습니다.
- 거버넌스 기반의 데이터 및 AI 자산을 구축합니다. 조각난 데이터를 신뢰할 수 있고 재사용 가능한 AI 업무 중심 성과를 위한 기반으로 전환합니다.
- 비용 투명성을 통해 성능을 확장합니다. 사용량을 워크로드에 매핑하고 지속적인 수동 조정 없이 용량을 관리합니다.
- 아키텍처의 유연성을 유지합니다. 모델 선택과 진화하는 요구사항을 한 가지 방식에 얽매이지 않고 지원합니다.
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