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사람과 AI Agent를 위한 통합 Context Provider 구축

사람과 AI Agent를 위한 통합 Context Provider 구축
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Summary

AI 에이전트의 ‘헛소리’를 멈추게 할 네이버의 통합 컨텍스트 플랫폼 구축 전략

데이터 서빙 레이어 자동화로 AI와 팀원 모두의 생산성을 폭발시킨 실전 아키텍처 가이드

네이버 엔지니어링 데이에서 발표된 이 세션은 AI 에이전트의 신뢰성을 높이기 위한 컨텍스트 관리 기술을 다룹니다. 단순히 데이터를 쌓는 것을 넘어, 사람과 기계가 동시에 활용할 수 있는 자동화된 플랫폼을 구축하여 팀 내 지식 효율성을 극대화한 경험을 상세히 공유합니다.

  • 01AI 에이전트의 답변 품질을 결정짓는 핵심 요소인 컨텍스트 관리 자동화
  • 02데이터 레이어와 서빙 레이어를 하나로 묶는 Agentic Context Platform 설계
  • 03실제 업무 환경에서 마주하는 AI의 오답 문제를 기술적으로 해결한 사례
  • 04네이버 내부 개발 환경에서의 생산성 향상 경험 및 차세대 AI 에이전트 로드맵
  • 05효율적인 지식 자산 관리를 위한 통합 Context Provider 구축 프로세스

RECOMMENDATION

AI 에이전트 도입 후 답변 정확도 문제로 고민 중인 플랫폼 엔지니어와 기업 내부 지식 관리 시스템을 현대화하려는 시니어 개발자에게 일독을 권합니다.

The Problem

팀 내 AI 에이전트가 데이터 부족이나 정보 불일치로 인해 부정확하거나 엉뚱한 답변을 생성하는 할루시네이션(Hallucination) 문제가 발생하였습니다. 이는 팀 내부의 지식과 서빙 레이어 자산이 체계적으로 연동되지 않아 발생한 신뢰도 저하의 원인이 되었습니다.

The Solution

팀 내에 산재된 데이터와 서빙 레이어 자산을 자동으로 수집하고 관리하는 'Agentic Context Platform'을 구축하였습니다. 이를 통해 사람과 AI 에이전트 모두에게 통합된 컨텍스트를 제공하는 자동화된 Context Provider 아키텍처를 도입했습니다.

The Result

플랫폼 도입을 통해 AI 에이전트의 답변 정확도가 향상되었으며, 팀 내 지식 자산 수집 및 활용 프로세스가 자동화되어 전반적인 업무 효율성이 개선되었습니다. 4가지 핵심 질문 시나리오에 대해 즉각적이고 정확한 응답이 가능해졌음을 데모를 통해 확인하였습니다.

Trade-off

데이터 자산의 자동 수집 범위가 넓어짐에 따라 초기 인프라 구축 비용이 발생하였으며, 수집된 정보의 품질을 필터링하기 위한 검증 레이어가 추가됨에 따라 전체 파이프라인의 복잡도가 다소 증가한 것으로 판단됩니다.

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Key Concepts

Concept · 01

AI Agent

대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 자율적인 추론을 통해 사용자가 부여한 목표를 수행하는 소프트웨어 시스템입니다.

  • 팀 내 생산성 향상을 위한 도구로 활용되었으나 컨텍스트 부족으로 인한 오답 발생 사례로 언급됩니다.
Concept · 02

Context Provider

AI 모델이 답변을 생성할 때 필요한 실시간 데이터, 문서, 사용자 정보 등 외부 배경 지식을 공급하는 구성 요소입니다.

  • 사람과 AI 에이전트가 동일한 정보를 신뢰할 수 있도록 통합된 형태로 구축되었습니다.
Concept · 03

Agentic Context Platform

팀 내의 데이터 서빙 레이어에서 발생하는 유무형의 자산을 자동화된 파이프라인을 통해 수집하고 최적화된 형태로 저장 및 제공하는 기반 시스템입니다.

  • 수동적인 데이터 관리를 자동화하여 AI 에이전트의 업무 효율을 높이는 핵심 플랫폼으로 소개됩니다.