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Grab의 중앙 데이터 팀은 데이터 웨어하우스 플랫폼 전반의 반복적인 엔지니어링 지원 업무를 자동화하기 위해 멀티 에이전트 시스템을 구축했다. 이 시스템은 **오케스트레이션 레이어**를 통해 조율되는 전문화된 에이전트들을 활용하여, 장애 조사(Investigation)와 기능 개선(Enhancement) 워크플로우를 명확히 분리하는 아키텍처를 채택했다. 이를 통해 운영 부담을 줄이고 이슈 해결 속도를 높이며, 엔지니어링 리소스를 장애 대응(firefighting)에서 플랫폼 엔지니어링으로 전환하는 효과를 거뒀다.
프로덕션 RAG 시스템에서 가장 큰 병목은 생성 단계가 아니라 **검색(retrieval) 단계**임이 실제 운영 경험을 통해 확인되고 있다. 대부분의 팀이 단순한 검색 패턴으로 시작하지만, 스케일이 커질수록 검색 품질 저하가 잘못된 응답의 근본 원인이 된다. 백엔드 아키텍처 관점에서 검색 파이프라인의 설계와 성능 튜닝이 시스템 전체 신뢰성을 좌우하는 핵심 요소다.
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Anthropic이 런던 개발자 컨퍼런스에서 Claude Managed 관련 새로운 인프라 기능을 발표했다. 발표 내용은 MCP 터널(MCP Tunnels)과 자체 호스팅 샌드박스(Self-hosted Sandboxes)로, 에이전트 인프라의 보안 격리와 운영 통제를 강화하는 방향이다. 본문 본문이 발표 사실 언급 수준에서 截断되어 있어 구체적인 구현 방식이나 아키텍처 세부 내용은 기사 원문을 직접 확인해야 한다.