AI에이전트

문제 정의 Model Context Protocol(MCP)이 AI 에이전트 연결의 표준으로 부상하면서 개발자들은 새로운 도전에 직면합니다: 테스트 어려움: MCP 서버의 도구, 리소스, 프롬프트를 테스트할 표준 방법 부재 디버깅 복잡성: STDIO, SSE, HTTP 등 다양한 전송 프로토콜 지원 필요 공식 도구 부족: Anthropic 공식 인스펙터의 기능이 제한적이고 개발 속도 느림 2026년 MCP 시장은 97M+ 월간 SDK 다운로드를 기록하며 폭발적으로 성장 중입니다. 시장 분석 지표 수치 MCP 시장 규모 (2025) $1.8B 월간 SDK 다운로드 97M+ 주요 채택 기업 Microsoft, Google, Salesforce, SAP 타겟 고객: MCP 서버를 개발하는 개발자, AI 에이전트 빌더 ...

문제 정의 AI 에이전트가 프로덕션에 배포되면서 새로운 품질 문제가 부각됩니다: 에이전트 환각: LLM 환각과 달리, 다단계 프로세스에서 오류가 복합됨 런타임 검증 부재: 응답이 사용자에게 도달하기 전 검증 메커니즘 부족 품질 이슈: 89% 조직이 관찰 가능성 도입, 32%가 품질을 주요 장벽으로 인식 CAIA 벤치마크에 따르면, 선도 모델조차 고위험 환경에서 67.4% 정확도만 달성합니다. 시장 분석 지표 수치 AI 에이전트 도입 기업 89% 품질 이슈 비율 32% (주요 장벽) 평가 도입 효과 프로덕션 실패 60% 감소 타겟 고객: AI 에이전트를 프로덕션에 배포하는 기업 및 개발팀 ...