6월 17일, 기업용 소프트웨어 분야의 거물급 기업 연합이 Agentic Resource Discovery, 줄여서 ARD라고 불리는 새로운 개방형 표준을 발표했습니다. Google, Microsoft, Salesforce가 주도하였으며, Cisco, Databricks, GitHub, Hugging Face, NVIDIA, ServiceNow, Snowflake가 참여했습니다. 명시된 목표는 중요한 인프라가 항상 그렇듯 지루합니다. 즉, AI 에이전트가 어떤 도구와 다른 에이전트들이 존재하는지, 그리고 그것들을 어떻게 호출할 수 있는지 알아낼 수 있는 공통된 방식을 만드는 것입니다. 이를 통해 기업용 소프트웨어의 모든 구성 요소 간의 연결을 일일이 수동으로 연결(hand-wire)할 필요가 없게 됩니다. 이는 에이전트형 AI (agentic AI)를 위한 개방형 표준을 설정하려는 빅테크의 행보 중 가장 최근의 사례이며, 표면적으로는 이전과 마찬가지로 협력적인 기반 시설(plumbing) 구축 작업처럼 보입니다.

목록에 없는 두 기업은 OpenAI와 Anthropic인데, 이는 꽤 큰 공백처럼 보입니다.

ARD에서 브랜딩을 제거하면 여러분은 서비스 디스커버리 (service discovery)를 보게 됩니다. 이는 제가 Kubernetes와 함께 꽤 많은 시간을 보냈던 분야이며, 분산 시스템(distributed systems)이 서로를 소개해야 할 컴퓨터가 두 대뿐이었던 시절부터 필요로 해왔던, 제가 알고 사랑하는 분야입니다. 서비스가 온라인 상태가 되면 자신이 무엇인지, 어디에 위치하는지를 알려야 하며, 다른 서비스들은 누군가가 설정 파일(config file)을 수동으로 편집하지 않고도 해당 서비스를 찾아낼 수 있어야 합니다. DNS는 호스트 이름(hostname)을 위한 서비스 디스커버리이며, Consul, etcd, ZooKeeper는 마이크로서비스(microservices)를 위한 서비스 디스커버리입니다. ARD는 에이전트와 도구를 대상으로 하는 동일한 원시 기능(primitive)입니다. 각 조직은 자체 도메인 아래에 ai-catalog.json 매니페스트(manifest)를 게시하고, 에이전트는 자신이 무엇을 하려고 하는지 설명하며, 디스커버리 계층(discovery layer)은 그것을 수행하기 위해 무엇을 사용할 수 있는지 알려줍니다.

연합형(Federated)이며, Apache 라이선스를 따르고, Linux Foundation 산하에서 호스팅되며, 그 어떤 단일 기업도 레지스트리(registry)를 소유하지 않습니다.

이것은 여러 면에서 새로운 Google(또는 당신의 연령대에 따라 Yahoo)이 될 수 있습니다. 서비스들이 서로를 찾는 방식을 제어하는 자가 어떤 서비스가 발견될지를 제어하게 되는데, 이는 이름을 해석(resolve)하는 것이 무엇이 존재할 수 있는지를 결정하기 때문에 매우 강력한 권한입니다. 레지스트리에 없는 서비스는 기능적으로 존재하지 않는 서비스와 같습니다. 달리 말하면, 그것은 지도이며, 지도가 곧 해자(moat)입니다. 그리고 기존 기업(enterprise incumbents)들은 당신이 그 지도를 어떻게 그릴지를 결정하려고 시도하고 있습니다.

사람들은 이미 이 주변을 맴돌고 있었습니다. Anthropic은 2024년 말에 에이전트(agent)가 도구(tool)에 연결되는 방식을 표준화한 Model Context Protocol (MCP)을 세상에 내놓았으며, 이는 매우 성공적이어서 1년 만에 10,000개 이상의 공개 서버와 Fortune 500대 기업의 80%가 이를 채택했습니다. Google은 에이전트들이 서로 대화하는 방식을 위한 Agent2Agent를 출시했습니다. 이 두 계층은 결국 Linux Foundation에 기증되었습니다. 연구소(labs)들이 에이전트가 어떻게 연결되고 어떻게 대화하는지에 대한 거버넌스(governance)를 점유하고 있는 동안, ARD는 그 두 계층보다 하나 더 높은 계층, 즉 애초에 무엇을 연결할 가치가 있는지에 대한 카탈로그(catalog)를 선점합니다. 이것이 항상 이분법적인 것은 아니지만, 이는 기존의 전통적인 기업들(Google, Microsoft, Salesforce, Snowflake 등등)이 자신들이 이미 소유한 것을 밀어붙일 수 있게 하는 움직임입니다. 연구소들은 다른 각도를 밀어붙일 모든 동기를 가지고 있습니다. 왜냐하면 기업들이 싸움의 경계선을 자신들이 땅을 점유하고 있는 곳으로 다시 그리려 하고 있으며, 그곳에서 연구소들은 단지 다른 누군가가 정의한 디렉토리(directory) 내의 항목으로만 나타나게 될 것이기 때문입니다.

설계 속에 숨겨진 두 번째이자 더 날카로운 움직임이 있으며, 이는 연구소들의 제품 표면(product surface) 전체에 대한 베팅입니다. ARD는 에이전트(agent)가 대화형 인터페이스(conversational interface)를 병목 현상으로 두지 않고, 스스로 도구를 발견하고 호출한다고 가정합니다. 이를 있는 그대로 해석하자면, OpenAI와 Anthropic이 기업용 비즈니스를 구축해 온 기반인 챗봇(chatbot)이 실제 업무가 이루어지는 장소가 아닐 것이라는 도박입니다. 이는 두 연구소가 에이전트가 무엇이어야 하는지에 대해 눈에 띄게 서로 다른 방향으로 나아가고 있는 시점에 던지는 승부수입니다. ARD의 세계관에서 채팅창은 데모일 뿐이며, 실제 경제는 인간이 상자에 글자를 입력하는 과정 없이, 에이전트가 승인 시스템, 예산 도구, 벤더 데이터베이스를 대상으로 조달 요청을 조용히 해결하는 과정입니다. 만약 이 베팅이 맞다면, 기업용 AI에서 가장 가치 있는 부동산은 모델(model)이 아니라 레지스트리(registry)이며, 레지스트리는 연구소들이 눈에 띄게 갖추지 못한 것입니다.

이제 공정한 평가를 하자면, 이것은 견고한 엔지니어링이며 실제 문제에 대한 진정한 해결책입니다. 발견 표준(discovery standard)이 있기 전에는 모든 자율 워크플로우(autonomous workflow)가 수작업으로 구축되고 취약한 맞춤형 통합(bespoke integration) 방식이었으며, 이것이 바로 '에이전트형 AI (agentic AI)'가 훌륭한 데모는 될 수 있어도 비참한 프로덕션 시스템(production system)이 된 주요 원인입니다. 자신이 노출할 내용과 대상을 직접 통제하면서 자신의 도메인 아래에 게시하는 연합 카탈로그(federated catalog)는 올바른 아키텍처(architecture)입니다. 이는 당신의 역량에 대한 설명을 당신에게 다시 임대해 주는 벤더(vendor)에게 지도 전체를 보내는 대신, 당신의 역량 바로 옆에 유지하게 해줍니다. 저는 설명하려는 대상으로부터 떨어져 있는 모든 카탈로그는 이미 잘못된 카탈로그라고 한동안 주장해 왔으며, 연합되고 로컬에서 소유되는 매니페스트(manifest)는 주요 기업들 중에서 이 문제를 진지하게 받아들인 첫 번째 설계입니다.

하지만 "연합된 (federated)"이라는 단어는 매우 많은 의미를 내포하고 있습니다. 왜냐하면 연합 시스템의 역사는 탈중앙화(decentralized) 상태를 유지할 것처럼 보였으나 결국 그러지 못했던 것들의 역사이기 때문입니다. 이메일은 연합되어 있습니다. 하지만 현재 전 세계 메일의 대부분은 무엇이 스팸인지 결정하는 소수의 제공업체를 통해 흐릅니다. DNS도 연합되어 있지만, 여전히 루트(root)가 존재하고, 등록 대행자(registrar)가 존재하며, 이름 해석(resolving)이 중단될 수 있는 상황이 여전히 발생합니다. A2A 자체의 피치(pitch) 또한 벤더 종속(vendor lock-in)을 완화한다는 것인데, 이는 모든 연합 시스템이 첫날에 내거는 약속과 정확히 일치합니다. 연합(Federation)은 데이터가 어디에 위치하는지를 설명할 뿐, 권력이 어디에 정착하는지를 설명하지는 않습니다. 권력은 기본값(defaults)이 설정되는 곳에 정착합니다. 만약 ARD가 에이전트가 사물을 찾는 방식이 된다면, ARD 매니페스트(manifest)를 게시하지 않는 도구는 이를 사용하는 모든 에이전트에게 보이지 않게 될 것이며, 스키마(schema)를 작성하고 가장 인기 있는 카탈로그를 배포하는 기업들이 "발견 가능함 (discoverable)"의 의미를 정의하게 될 것입니다. 이 모든 것의 밑바닥에서 벌어지는 더 조용한 싸움은 누가 에이전트를 실행하느냐가 아니라, 당신이 무엇을 다시 밖으로 가져갈 수 있느냐의 문제이며, 발견 계층(discovery layer)은 바로 그 결정이 가장 먼저 내려지는 곳입니다. Apache 2.0 라이선스는 누구도 표준 자체에 대해 임대료를 부과할 수 없음을 의미합니다. 하지만 당신의 에이전트가 반사적으로 Workspace, M365, 그리고 Salesforce를 가장 먼저 발견하게 될 때 누가 이득을 보는지에 대해서는 아무것도 말해주지 않습니다.

따라서 당시 누구도 제대로 프레임을 짜지 못했던 싸움은 모델 대 모델의 대결이 아닙니다. 그것은 기업의 도구와 데이터를 소유한 계층이 모델을 소유한 계층에 맞서 경계선을 긋고, 지도(map) 상에서 싸우기로 결정하는 것입니다. 에이전트(agents)를 직접 구축하든 단순히 구매하든, 벤더에게 던져야 할 가치 있는 질문은 '누구의 모델이 더 똑똑한가'가 아닙니다. 그것은 '에이전트가 어떤 행동을 하기 전에 읽게 될 디렉토리(directory)를 누가 통제하는가', 그리고 '당신 자신의 역량에 대한 지도가 당신이 소유한 것인가 아니면 조용히 임대하기로 합의한 것인가'입니다. 그 지도에서 제외되는 것이 바로 이번 달 OpenAI와 Anthropic이 우려하고 있는 지점입니다. 결국, 그것은 당신 또한 우려해야 할 지점입니다.

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참고: 저는 현재 머신러닝 (machine learning)을 위한 데이터 준비의 실제적인 도전 과제들, 특히 운영, 컴플라이언스 (compliance), 그리고 비용에 초점을 맞춘 내용을 바탕으로 책을 쓰고 있습니다. 여러분의 의견을 듣고 싶습니다!

원문은 The Map Is the Moat에 게시되었습니다.