기업용 AI 에이전트: 채널용 OpenClaw, 맞춤형 MCP 도구, Cursor CLI 런타임

규정 준수, DevOps, 금융 분야에서 AI 에이전트를 프로덕션에 배포하려면 "모델에 API 접근 권한을 주고 결과를 기대하는" 방식보다 더 많은 것이 필요합니다. 원시적인 OpenClaw만으로는 부족했습니다. 다음은 실제로 작동하는 엔터프라이즈 레시피입니다.

공급업체 MCP가 아닌, 집중된 MCP

공급업체 API를 래핑하는 일반 MCP 서버는 확장에 한계가 있습니다. 모델이 통합 작업(엔드포인트 호출, 페이지네이션, 재시도, 오류 처리, 1000번 반복)을 떠맡게 됩니다. 예: BoldSign API를 MCP로 노출시켜 에이전트가 1000개의 문서를 개별적으로 보내도록 하면 환각, 드롭된 호출, 부분 배치 문제가 발생합니다.

효과적인 방법: 일괄 전송을 처리하는 결정론적 도구를 사용하는 것입니다. 에이전트는 무엇을 보내고 언제 보낼지 결정하고, 도구는 지루하고 안정적인 부분을 처리합니다. Jira, Graph, 비용 보고서에도 동일한 패턴을 적용합니다. API별로 MCP를 만드는 대신 프로세스별로 MCP 도구를 구축하십시오. AI 덕분에 API를 MCP에 연결하는 비용이 거의 0에 가까워졌습니다.

Microsoft Graph API 예시: 에이전트가 Intune을 통해 앱을 배포하고, 보안 정책을 구성하고, 인시던트를 처리하고, 보안에 지표를 추가하고, Sentinel 로그를 쿼리하고, 사용자 MFA 및 자격 증명을 재설정할 수 있습니다. 그러나 모든 프로세스에는 상세한 잠금 및 권한 경계가 필요합니다. 예를 들어, 관리자를 제외한 자격 증명을 재설정할 수 있도록 제한합니다. 이는 프롬프트에 내장되는 것이 아니라 도구 및 설정을 통해 적용됩니다.

모든 것을 위한 OpenClaw가 아닌, 채널을 위한 OpenClaw

OpenClaw는 Teams, 웹훅, 라우팅 및 세션을 처리하며, 이 부분은 유지되었습니다. 자격 증명은 모델 컨텍스트 밖에 보관됩니다. 각 에이전트는 제한된 도구 목록을 가집니다. 단일 공유 도구 게이트웨이가 에이전트당 하나의 MCP 프로세스를 대체합니다.

ACPX를 통한 런타임으로서의 Cursor CLI

실제 에이전트 루프는 cursor-agent에서 실행되며 ACPX를 통해 OpenClaw에 연결됩니다. Cursor CLI는 긴 작업, 하위 에이전트 생성, 작업 유지 측면에서 일반 에이전트 루프보다 우수합니다. 계층형 모델 가격 책정이 도움이 됩니다. 일부 단계는 더 저렴하고 빠른 모델에서 실행됩니다. OpenClaw가 개선되면 모든 것이 이미 준비되어 있으므로 전환이 간단합니다.

CLI를 실행하면 상세한 에이전트 로그(내부 사고, 에이전트 호출 등)가 생성되며, 이는 목표 이탈 및 환각 등을 감지하는 품질 루프 에이전트에 피드백되어 도구 및 프롬프트의 수정 사항이 포함된 풀 리퀘스트를 제안합니다.

자체 호스팅 및 결정론적 규칙

모든 것은 Kubernetes에서 자체 호스팅됩니다. 에이전트 코드는 불변하며, 이미지에 빌드되고 CI에서 테스트됩니다. 즉, 에이전트 동작이 테스트 범위에 포함됩니다. 가능하면 Azure에서 관리 ID를 사용합니다. "자기 학습" 에이전트는 잊어버리십시오. 대신 좋은 메모리 시스템과 결정론적이고 잘 구성된 프롬프트, 규칙, 도구에 의존하십시오.

1 에이전트 = 1 백엔드

프로세스에는 잘 설계되고 결정론적이며 내구성 있는 상태가 필요합니다. 각 에이전트는 MCP를 통해 작업에 특화된 API를 얻습니다. 먼저 에이전트를 위한 "백엔드"(결정론적 도구 및 데이터 저장소)를 구축한 후, 그 위에 에이전트를 구축하십시오. YAML, 마크업 파일 또는 임시로 만든 것으로 장기 작업을 수행할 것으로 기대하지 마십시오.