Vercel CEO Guillermo Rauch on the fight to split off models from agents

개요

Vercel CEO Guillermo Rauch는 AI 에이전트 개발 및 배포에 대한 Vercel의 경험을 공유하며, 프로토타이핑 단계를 넘어 실제 프로덕션 환경에서의 에이전트 활용의 중요성과 어려움을 강조하고, 이를 해결하기 위한 Vercel의 프레임워크와 도구를 소개합니다.

주요 내용

* AI 커뮤니티의 변화: 작년의 무분별한 프로토타이핑에서 벗어나, 올해는 실제 운영 환경에서 AI 에이전트가 잘 작동하도록 하는 데 초점이 맞춰지고 있습니다.
* 에이전트의 킬러 앱:
* 코딩 에이전트: 소프트웨어 생산량을 증가시키지만, 생성된 소프트웨어를 어디에 배포하고 관리할지에 대한 필요성을 제기합니다.
* 내부 운영 에이전트: 기업 운영을 돕는 에이전트로, 데이터 보안, 감사, 도구 호출 기록 및 접근 제어 등의 과제가 있습니다.
* Vercel의 해결책:
* Eve 프레임워크: 에이전트의 지시와 스킬을 자연어로 정의할 수 있게 합니다.
* Vercel Sandbox: 에이전트에게 지능을 표현할 자유를 주면서도, 접근 가능한 데이터와 외부로 나갈 수 있는 데이터에 대한 정책을 적용하여 데이터 통제 문제를 해결합니다. 이는 민감한 코드가 외부로 유출되어 학습 데이터로 사용될 위험을 방지합니다.
* 내부 기업 에이전트의 실제 적용: 영업 담당자가 과거에는 데이터 부족으로 인해 특정 계정의 성장 추세를 파악하거나 우선순위를 정하는 데 어려움을 겪었으나, Eve 프레임워크를 통해 필요한 데이터를 즉시 얻고 업무 효율성을 높일 수 있습니다.
* SaaS 및 AI 랩과의 경쟁: 에이전트의 확산은 기존 SaaS 기업들이 데이터를 독점하는 비즈니스 모델과 충돌하며, 기업들이 데이터를 공개하도록 강제할 것입니다. 또한, AI 랩들이 자체적으로 웹사이트를 호스팅하는 등의 기능을 추가하면서 인프라 플랫폼과의 직접적인 경쟁이 심화되고 있습니다.
* 모델과 에이전트의 분리: Vercel은 모델과 에이전트가 분리되어, 사용자가 다양한 제공업체의 모듈과 빌딩 블록을 조합하여 사용하는 소프트웨어 엔지니어링 방식이 AI 분야에서도 주류가 될 것으로 예상하며, 이를 AWS of this generation으로 자리매김하고자 합니다.
* 모델 선택의 다양성: 프로덕션 환경 최적화 및 가격 대비 성능을 고려하여 OpenAI, Anthropic뿐만 아니라 Gemini, DeepSeek, GLM-5.2와 같은 오픈 모델의 사용도 증가하고 있습니다.

시사점

Vercel은 에이전트의 실제 운영 환경에서의 신뢰성과 보안을 강화하는 솔루션을 제공함으로써, AI 에이전트 기술의 대중화와 프로덕션 환경에서의 성공적인 적용을 이끌고 있으며, 이는 향후 AI 인프라 시장의 변화를 예고합니다.