저는 DevOps에서 AI-native 인프라(AI-native infrastructure)로 직무를 옮겼습니다.

제가 가장 먼저 배울 것들은 다음과 같습니다:

1. MCP

단순히 그것이 무엇인지 아는 것에 그치지 마세요.

에이전트(Agents)가 도구(Tools)를 발견하고 호출하기 위해 왜 표준화된 방식이 필요한지 이해해야 합니다.

MCP는 에이전트와 실제 시스템 사이의 인터페이스 계층(Interface layer)이 되어가고 있습니다.

2. 에이전트 기술 (Agent skills)

도구(Tools)는 에이전트에게 접근 권한을 부여합니다.

기술(Skills)은 에이전트에게 절차(Procedures)를 부여합니다.

이 단계에서 런북(Runbooks), 디버깅 단계, 배포 워크플로(Deployment workflows), 그리고 리뷰 패턴(Review patterns)이 재사용 가능한 형태가 됩니다.

3. 브라우저 자동화 (Browser automation)

많은 실제 업무가 여전히 복잡한 웹 환경에서 이루어집니다.

대시보드(Dashboards).
문서(Docs).
CRM.
클라우드 콘솔(Cloud consoles).
내부 도구(Internal tools).

브라우저를 안전하게 사용할 수 있는 에이전트는 API가 결코 다루지 못했던 수많은 워크플로를 열어줄 것입니다.

4. 메모리 (Memory)

컨텍스트 윈도우(Context windows)는 일시적입니다.

유용한 에이전트에게는 프로젝트 메모리, 환경 메모리, 결정 이력(Decision history), 그리고 사용자 선호도(User preferences)가 필요합니다.

모든 것을 프롬프트(Prompt)에 넣어서는 안 됩니다.

5. 평가 (Evaluation)

에이전트가 인프라를 변경하거나, 코드를 작성하거나, PR(Pull Requests)을 생성하거나, 워크플로를 트리거한다면 피드백 루프(Feedback loops)가 필요합니다.

테스트(Tests).
로그(Logs).
트레이스(Traces).
승인(Approvals).
롤백 경로(Rollback paths).

평가(Evals) 없이는 에이전트는 그저 자신감만 넘치는 자동화에 불과합니다.

6. 권한 (Permissions)

이것은 가장 과소평가된 부분입니다.

에이전트가 무엇을 읽을 수 있는가?
무엇을 쓸 수 있는가?
무엇에 승인이 필요한가?
무엇이 로그로 남는가?
무엇을 되돌릴 수 있는가?

AI-native 인프라는 에이전트에게 무제한의 접근 권한을 주는 것이 아닙니다.

에이전트에게 안전하고 발견 가능한 접점(Surfaces)을 제공하는 것입니다.

7. 플랫폼 엔지니어링 (Platform engineering)

DevOps는 사라지지 않습니다.

진화할 뿐입니다.

차세대 플랫폼 팀은 CI/CD, Kubernetes, 관측성(Observability), 그리고 내부 도구만을 구축하지 않을 것입니다.

그들은 에이전트가 해당 시스템을 운영하기 위해 사용하는 접점(Surfaces)을 구축할 것입니다.

제 생각은 이렇습니다:

DevOps 엔지니어들은 현재 매우 유리한 위치에 있습니다.

여러분은 이미 시스템, 장애(Incidents), 자동화, 인프라, 그리고 개발자 워크플로를 이해하고 있습니다.

이제 그 위에 에이전트, MCP, 메모리, 기술, 브라우저 자동화, 그리고 평가(Evals)를 더하십시오.

그것이 바로 AI-native 인프라입니다.