AI 오케스트레이션의 잃어버린 퍼즐: 기업의 공유 메모리

기업 AI 성공의 열쇠, 왜 공유 메모리인가

아사나 CPO 아르납 보즈는 엔터프라이즈에서 성공적인 AI 에이전트를 만들려면 공유 메모리와 컨텍스트가 필수라고 강조한다. 이는 업무 히스토리와 리소스에 처음부터 직접 접근하게 해 재설명 비용을 줄이고, 체크포인트와 인간 감독 같은 가드레일로 품질과 안전을 담보한다.

AI 오케스트레이션의 실전 적용

팀에 직접 합류하는 에이전트(공유 컨텍스트 중심)

아사나는 지난해 Asana AI Teammates를 출시해, 사람처럼 에이전트를 프로젝트나 팀에 바로 연결하는 철학을 구현했다. Anthropic Claude와의 완전 통합으로 IT 티켓 디플렉션 등 12개의 프리셋 에이전트를 선택하거나 자체 에이전트를 만들어 배치할 수 있고, 프로젝트에 누적된 작업 이력과 미해결 항목을 즉시 참조한다. Microsoft 365, Google Drive 등 서드파티 리소스 접근도 지원하며, 에이전트는 팀 동료처럼 동일한 공유 권한을 상속받고 모든 활동은 설명 가능성과 투명성을 위해 기록된다.

체크포인트와 관리자 제어: 안전한 공유 메모리 운용

워크플로에는 중간 승인 지점이 포함되어 사람이 피드백을 주고 조사나 산출물을 조정할 수 있다. UI는 에이전트 동작 지침과 지식을 제공하며, 승인된 관리자는 API에서 모델을 일시중지·편집·리다이렉트해 상충 지시나 비정상 동작을 바로잡을 수 있다. 편집 권한을 가진 사용자는 충돌 항목을 삭제해 정상 동작으로 복귀시키는 등, 사람에게 익숙한 상호작용 패턴을 그대로 적용한다.

권한·접근·통합의 과제와 디렉터리 구상

AI 에이전트가 새롭기 때문에 보안·접근성·호환성의 난제가 남아 있다. 예를 들어 사용자는 OAuth 플로우를 통해 MCP 및 공개 API를 경유해 Claude에 Asana 접근을 허용해야 하지만, 어떤 권한 부여가 안전한지 전사적으로 인지시키는 일은 쉽지 않다. 보즈는 애플리케이션 간 직접 OAuth의 일부 문제를 IdP가 중앙화하거나, 승인된 엔터프라이즈 AI 에이전트와 보유 스킬을 모은 ‘에이전트 디렉터리’로 완화할 수 있다고 제안한다.

표준의 공백과 MCP의 약속

아사나의 시도를 제외하면 공유 지식·공유 메모리에 관한 표준 프로토콜은 아직 없다. 파트너들은 Asana 워크 그래프에서 공동 작업하기를 원하지만, 표준이 부재해 현재는 맞춤 통합이 필요하다. 보즈가 ‘매우 흥미롭다’고 꼽은 쟁점은 세 가지다: (1) 승인된 AI 에이전트의 신뢰 가능한 목록을 어떻게 구축·관리·보호할 것인가, (2) 위험한 에이전트를 만들지 않고 IT가 앱-투-앱 통합을 안전하게 활성화하는 방법, (3) 오늘의 단일 플레이어식 에이전트 연계를 넘어 클라우드 전반에서 멀티플레이어 결과를 어떻게 실현할 것인가. Anthropic이 제안한 MCP는 에이전트를 외부 시스템에 ‘단일 액션’으로 연결하는 개방형 표준으로 유망하지만, 지금 당장 만능 열쇠는 아니라는 평가다.

한눈에 보는 시사점

결국 공유 메모리는 AI 오케스트레이션의 누락된 계층으로, 에이전트를 수동 애드온이 아닌 능동적 팀 동료로 전환시키는 기반이다. 동시에 권한 관리, 투명한 로깅, 표준화된 통합이 성숙해야 다중 에이전트 협업이 안전하고 확장 가능하게 정착할 수 있다.