기존 인간을 위해 구축된 시스템이 부적절함이 입증됨에 따라, 조직은 에이전트 AI를 수용하기 위해 인프라를 혁신해야 합니다. Meta의 엔지니어링 부사장인 Barak Yagour는 불과 6개월 만에 Meta의 데이터 시스템에 도달하는 에이전트 쿼리가 30배 증가했다고 강조하며, 이는 자동화된 트래픽이 인터넷에서 인간 트래픽을 능가하는 광범위한 추세를 반영합니다. 이러한 변화는 기업 인프라 내의 용량, 신원 및 속도에 대한 근본적인 가정을 깨뜨리고 있습니다. 단일 엔지니어가 수많은 에이전트를 생성하여 하룻밤 사이에 막대한 부하를 발생시킬 수 있으므로, 동적 제어가 가능한 에이전트 인식 인프라가 필요하며, 이는 용량 문제를 야기합니다. 에이전트는 전통적인 액세스 제어 범주에 맞지 않아 새로운 프레임워크가 필요하므로 신원 또한 부담을 받고 있습니다. 에이전트의 더 빠른 코드 생성이 개발 파이프라인의 나머지 부분을 앞지르면서 전반적인 가속화가 요구되므로 속도 또한 영향을 받습니다. Meta는 에이전트에게 더 많은 자율성을 부여하면서 거버넌스와 인간의 감독을 유지하기 위해 "신뢰할 수 있는 데이터 환경"을 개발하고 있으며, 데이터는 특히 중요합니다. 또한 Meta의 추론 모델은 광범위한 실시간 데이터를 필요로 하며, GPU 스타베이션을 방지하기 위해 배치 처리에서 실시간 스트리밍 및 스키마 인식 스토리지로의 전환을 유도합니다. 데이터 인프라의 이러한 발전은 단순한 키워드가 아닌 사용자 의도를 추론하는 대화형 추천 시스템으로 직접 이어집니다. Yagour는 에이전트, 데이터 및 추천이 지속적인 혁신을 주도하는 강화되는 플라이휠을 형성한다고 강조합니다. 그는 업계가 인간과 에이전트가 대규모로 협업하는 미래를 위해 인프라를 재구축할 수 있는 시간이 20개월 정도로 제한적이라고 경고합니다.