에이전트 엔터프라이즈로의 전환은 클라우드 시작 이후에 가장 중요한 아키텍처 변화입니다. 이는 전례 없는 수준의 생산성과 자동화를 약속하지만, 거버넌스, 보안, 운영 복잡성과 관련된 심각한 문제도 제시합니다. 통합 전략 없이 조각식으로 에이전트를 배포하는 방법을 사용하면 기술 부채와 조직 혼란으로 바로 이동할 수 있습니다.

중앙 관리 플레인을 사용하지 않고 에이전트를 배포하면 직접 시스템 액세스의 보안 취약점, 에이전트 상호 작용 및 작업에 대한 관찰 가능성 부족, 중복된 지점 간 통합으로 인한 높은 비용 등 상당한 운영 위험이 발생합니다. 이 사일로형 배포 전략으로 인해 대규모로 관리하기 어려운 취약한 환경이 생깁니다. 지속 가능 모델은 에이전트 통합 및 거버넌스를 위한 통합 플랫폼이 필요합니다.

MuleSoft는 포괄적이고 통합된 개방형 플랫폼을 제공하여 기업의 여정 전체를 안전하게 안내합니다. 에이전트 작업을 위한 기초로 기업의 기존 API 환경을 활용하고 신뢰할 수 있는 AI 기반 개발 수명 주기를 통해 새로운 에이전트 지원 자산을 신속하게 생성합니다. MCP(모델 컨텍스트 프로토콜) 및 Agent2Agent(A2A) 프로토콜과 같은 개방형 표준에 대한 엔터프라이즈급 지원을 통해 AI 환경의 발전과 상관없이 간단한 명령과 복잡한 다중 에이전트 공동 작업 모두에서 이러한 자산을 실행할 수 있습니다. MuleSoft Agent Fabric은 전체 에이전트 생태계를 검색, 오케스트레이션, 관리 및 관찰할 수 있는 솔루션을 제공합니다. 이 통합 접근 방식을 통해, MuleSoft Agent Fabric은 신뢰할 수 있는 AI 에이전트의 네트워크 확장에 대한 입증된 기반을 제공합니다. 이 네트워크는 AI의 약속을 실질적이고 자동화된 비즈니스 결과로 전환하고 지능형 엔터프라이즈의 모든 잠재력을 실현합니다.

구축된 API 기반 연결의 3계층 접근 방식(시스템, 프로세스, 익스피리언스 API)은 에이전트의 실행성을 구성하는 강력한 프레임워크를 제공합니다.

• 시스템 API는 기본 레코드 시스템에 일관되고 안전하며 추상화된 인터페이스를 제공합니다. 백엔드 프로토콜 및 데이터 모델의 복잡성에서 에이전트를 분리하여 모든 에이전트 작업이 관리되고 신뢰할 수 있는 끝점에서 수행되도록 합니다.
• 복잡한 다단계 비즈니스 논리를 캡슐화하는 프로세스 API 에이전트는 세일즈 주문 생성, 재고 점검 또는 배송 시작의 복잡한 오케스트레이션을 이해할 필요가 없습니다. 기본 복잡성을 처리하지 않아도 프로세스 API(예: "프로세스 주문")를 사용할 수 있습니다. 프로세스 API는 에이전트가 비즈니스 프로세스를 실행할 수 있는 안전하고 트랜잭션적이며 감사 가능한 메커니즘을 제공하므로 에이전트의 필요한 추론을 크게 줄이고 비즈니스 규칙이 일관되게 적용되도록 합니다.
• Experience API는 전통적으로 특정 UI 애플리케이션(예: 주문 관리 앱)을 제공하도록 설계되었지만, 에이전트의 컨텍스트가 풍부한 작업으로도 변경할 수 있습니다. 이렇게 하면 에이전트가 다운스트림 시스템에 여러 번 호출하지 않고 주어진 과업을 수행할 수 있는 필수 정보를 확보할 수 있습니다.

에이전트가 사용할 수 있는 도구 및 기능에 대한 증가하는 수요를 충족하기 위해서는 기업이 구성 가능한 파운데이션을 구성하는 API 및 통합 개발을 가속화해야 합니다. MuleSoft는 생성형 AI를 개발 수명 주기에 직접 포함하여 이 과제를 해결합니다. 이 과정은 AI를 사용하여 다른 에이전트가 소비하는 고품질 자산을 구축하는 유익한 주기를 만듭니다.

개발자의 경우, MuleSoft Vibes는 통합 개발의 가장 반복적인 측면을 자동화하고 전체 소프트웨어 개발 수명 주기 동안 통합된 에이전트 인터페이스를 제공함으로써 지능적인 파트너 역할을 합니다. Anypoint Code Builder의 MuleSoft Vibes를 통해 개발자는 신뢰할 수 있는 Einstein AI 파이프라인에서 제공되는 생성 기능과 상호 작용하여 AI 지원 개발 프로세스를 원활하고 효율적으로 만듭니다. 이 파이프라인 - 인벤션 그래프 실행 서비스(IGES) - 고품질의 결과를 달성하기 위해 사용되는 다단계 프로세스입니다. 이는 기초 교육, 유효성 검사, 오류 정정, 엄격한 평가로 구성됩니다.

• MuleSoft Vibes의 Generative Flows 기능은 Agentforce AI 프레임워크를 기반으로 구축됩니다. 자연어 비즈니스 논리(사용자 프롬프트)를 기능적인 Mule 응용 프로그램으로 변환합니다. IGES 파이프라인은 다음 단계로 구성됩니다.
  • 대화 내역 요약: LLM은 현재 프롬프트 및 사용자의 이전 메시지를 분석하여 사용자 의도 및 대화 내역을 수집하는 요약 프롬프트를 만듭니다. 이 통합 프롬프트는 후속 데이터 검색 및 생성 단계의 정확성을 향상합니다.
  • 벡터 데이터베이스에서 플로 시맨틱 검색: 시스템은 이전 단계에서 요약된 프롬프트를 가져와 200개 이상의 커넥터, 7,000개 이상의 커넥터 작업, 7,000개 이상의 샘플 코드 조각이 포함된 벡터 데이터베이스에 대한 시맨틱 검색을 수행합니다. 정확한 데이터를 사용하여 생성 프로세스를 기반으로 가장 관련성이 높은 커넥터, 작업, 코드 예를 검색하고 출력이 MuleSoft의 광범위한 커넥터 에코시스템에 부합하는지 확인합니다. MuleSoft는 커넥터 및 운영에 대한 업계 표준이므로 이 기초 교육을 통해 일반 LLM이 부족한 풍부한 컨텍스트 및 도메인 정확성을 모델에 제공합니다.
  • 추가: 검색된 콘텐츠 및 대화 내역 메시지가 요약된 프롬프트와 결합됩니다. 이 증가 프롬프트는 LLM에서 환각을 줄이도록 안내합니다. 또한 독성 콘텐츠가 생성되지 않도록 방지하는 지침도 포함되어 있습니다.
  • 플로 생성: 이 단계에서는 Einstein AI LLM 모델을 활용하여 제공된 컨텍스트와 예를 기반으로 원시 XML 코드를 생성합니다. 이는 생성 파이프라인의 핵심 단계입니다.
  • 후 처리 및 검증: 사후 처리 및 유효성 검사기는 코드를 검사하여 올바른 구문 및 유효한 커넥터 작업 사용을 확인하고 별도의 독성 검사를 통해 유해한 콘텐츠에 플래그를 지정합니다.
  • 다단계 오류 수정: 모든 초기 생성이 유효하지 않은 경우 자동 오류 정정 메커니즘이 오류 메시지를 분석하여 패턴을 감지합니다. 그런 다음, 보강된 오류 메시지 및 수정 메타데이터와 함께 LLM에 프롬프트를 다시 제출합니다.
  • 파일 생성 구성: 이 단계는 관련 커넥터 메타데이터를 추출하고 프롬프트를 증가시키고 LLM에 전송하여 정확한 커넥터 구성을 생성합니다. 마지막으로 모든 POM 및 XML 네임스페이스는 최신 버전의 각 종속성을 사용하여 결정적으로 생성되므로 환각을 없애고 일관성을 보장합니다.
• DataWeave Transformation Generation: 데이터 변환은 통합 개발에서 가장 시간이 많이 소요되는 부분입니다. MuleSoft Vibes는 Mule Flow XML 생성과 유사한 다단계 접근 방식을 사용하여 이 프로세스를 해결합니다.
  • 의도 이유: LLM은 사용자 입력 및 출력 데이터 샘플을 분석하여 자연어로 높은 수준의 변환 논리를 추론하고 명확하게 설명합니다. 이 단계는 프롬프트에서 제공된 리터럴 데이터 값과 사용자의 목표를 구분합니다.
  • DataWeave 시맨틱 검색: 가장 시맨틱하게 관련성이 높은 DataWeave 함수 문서와 완전한 변환 예제를 찾기 위해 이전 단계에서 생성된 프롬프트를 쿼리로 벡터 데이터베이스에 사용합니다. 이를 통해 고품질의 확인된 정보로 생성 프로세스를 기반으로 합니다.
  • 추가: 검색된 함수 및 예제가 원래 사용자 프롬프트와 결합되어 후속 LLM 호출에 대한 컨텍스트 인식 지침 집합을 만들어 LLM의 행동에 영향을 미치고 환각을 줄입니다.
  • DataWeave 생성: 이 단계는 LLM 모델을 활용하여 제공된 컨텍스트 및 예제를 기반으로 하는 DataWeave 변환 스크립트와 첨부 설명을 생성합니다. 이는 생성 파이프라인의 핵심 단계입니다.
  • 후 처리 및 검증 생성된 스크립트는 두 가지 특정 메트릭(유효성 및 정확성)을 기준으로 평가됩니다. 스크립트는 구문 오류(유효성) 없이 컴파일하고 샘플 입력을 사용하여 실행할 때 예상 출력을 생성해야 합니다(정확성).
  • 다단계 오류 수정: 초기 확인에 실패할 경우 이 플러그인은 오류 범주를 식별하고 생성된 스크립트의 문제를 수정합니다. 이 구체화는 전반적인 시스템 성공률 및 정확도를 향상하는 데 도움이 됩니다.
  • 마지막 후처리 및 검증 오류 수정 모듈의 수정된 스크립트는 구문적으로 유효하고 기능적으로 올바른지 확인하기 위해 재검증 프로세스를 거칩니다. 이 최종 품질 게이트는 사용자에게 다시 보내기 전에 출력이 정확하고 신뢰할 수 있도록 합니다.
• API 사양 및 문서 생성: 개발자는 원하는 API를 자연어로 설명하여 완전히 검증된 OpenAPI(OAS) 또는 RAML 사양을 생성할 수 있습니다. MuleSoft Vibes는 프롬프트(자원, 메서드, 보안 스키마 및 매개 변수에 대한 세부 사항 포함)를 수집하고 유효하고 구문적으로 올바른 API 정의를 생성합니다. 생성 후 Anypoint Exchange에서 API에 대한 문서를 생성할 수 있습니다. 이 문서는 인증부터 엔드포인트 세부 사항 및 오류 처리에 이르기까지 모든 것을 다룹니다. 그러면 개발자는 이러한 종류의 지루한 작업에서 벗어날 수 있습니다.
• AI 지원 MUnit 생성: 자율 에이전트가 소비하는 자산의 경우 품질 보증이 중요합니다. MuleSoft Vibes는 Mule 플로 코드에서 직접 MUnit 테스트 사례를 생성하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 외부 종속성 및 어설션을 모의하고 일반적인 테스트 공백을 식별할 수 있습니다. 따라서 높은 테스트 범위를 달성하고 통합 논리의 신뢰성을 보장하는 데 필요한 수작업 노력이 크게 줄어듭니다.

개발자는 선호하는 환경에서 번영합니다. 따라서 MuleSoft는 개발자를 어디서나 만날 수 있으므로 선택한 AI IDE에 통합을 구축할 수 있습니다. MuleSoft의 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜) 서버는 모든 VS 코드 기반 AI 기본 IDE(예: Cursor, Windsurf 또는 Trae)가 자연어를 사용하여 Anypoint Platform과 상호 작용하기 위해 사용할 수 있는 MCP 도구로 개발, 배포 및 관리 기능을 공개합니다.

핵심 IDE 기능을 표준 VS 코드 확장 프로그램에 패키지화함으로써, MuleSoft는 브랜드 IDE 셸에서 도구를 분리하여 개발 도구가 IDE를 무시할 수 있게 합니다. 이 아키텍처를 선택하면 빠르게 발전하는 아이디어와 경쟁하는 대신 MuleSoft의 개발 도구가 현대 AI 기반 아이디어의 성장하는 에코시스템 전체에서 호환되고 액세스할 수 있습니다.

에이전트 엔터프라이즈에서는 구성 가능한 API의 강력한 기반이 필요하지만 충분하지 않습니다. 다음 중요한 단계는 해당 자산을 AI 에이전트가 검색하고 이해하고 호출할 수 있는지 확인하는 것입니다. 이를 위해 특별히 에이전트 커뮤니케이션을 위해 설계된 개방형 표준에 구축된 "실행 가능성 계층"이 필요합니다. MuleSoft는 두 가지 주요 신규 프로토콜에 대한 엔터프라이즈급 툴링을 제공합니다.

• 에이전트-시스템 상호 작용을 위한 MCP
• 에이전트 간 상호 작용을 위한 A2A

MCP 는 에이전트-도구 간 통신을 위한 업계 표준으로 빠르게 진화하였으며, 이는 REST 가 웹 서비스에 적용된 것과 유사합니다. MCP를 사용하면 AI 에이전트가 사전 프로그래밍되거나 하드 코딩된 논리 없이 시스템의 기능을 동적으로 발견하고, 입력 및 출력을 이해하고, 작업을 수행하기 위해 호출할 수 있습니다.

MuleSoft MCP 커넥터를 사용하면 Mule 애플리케이션으로 구현된 모든 API를 MCP 서버로 게시할 수 있습니다. MuleSoft는 거의 모든 주요 엔터프라이즈 시스템(예: SaaS, 레거시 및 데이터베이스)에 수백 개의 사전 구축 커넥터를 제공하므로 즉시 조직의 API 및 애플리케이션을 에이전트가 사용할 수 있는 도구로 전환합니다. SAP에서 재고를 확인하기 위해 설계된 API, Salesforce에서 새 리드를 처리하는 플로 또는 MuleSoft를 통해 연결된 사용자 정의 응용 프로그램은 모두 MCP 커넥터를 사용하여 AI 에이전트에게 원자식 관리 도구로 제공될 수 있습니다.

MCP는 계층적, 에이전트 호출 도구 상호 작용에서 우수하지만, 복잡한 비즈니스 프로세스에서는 종종 여러 전문 에이전트 간의 협업이 필요합니다. A2A(Agent-to-Agent) 프로토콜은 정교한 다중 에이전트 워크플로를 가능하게 하는 피어 투 피어 통신을 촉진하도록 설계된 새로운 개방형 표준입니다.

MuleSoft의 A2A 지원을 통해 엔터프라이즈는 API에 대해 기대하는 것과 동일한 수준의 관리 및 신뢰성을 갖춘 고급 시스템을 설계 및 구축할 수 있습니다. MuleSoft A2A 커넥터를 사용하면 개발자가 에이전트를 A2A 서버로 쉽게 노출하거나 Mule 애플리케이션에서 A2A 호환 에이전트를 호출할 수 있습니다. 예를 들어, 주택 담보 대출 신청 프로세스는 "신용 확인 에이전트", "문서 서명 에이전트" 및 "규제 준수 에이전트" 간에 오케스트레이션될 수 있으며, 각 에이전트가 다른 에이전트의 기능을 찾아 필요에 따라 호출하여 응용 프로그램을 진행합니다.

MCP 및 A2A에 강력한 엔터프라이즈급 도구를 제공함으로써 MuleSoft는 직접 에이전트-시스템 상호 작용(MCP 도구를 통해) 및 에이전트-에이전트(A2A) 상호 작용으로 구성된 유연한 에코시스템 구축을 지원합니다. AI 환경이 어떻게 진화하든 상관없이 이 접근 방식은 모든 형태의 에이전트 커뮤니케이션을 연결하는 기본 기반으로 MuleSoft를 배치합니다.

엔터프라이즈가 에이전트 AI를 도입함에 따라 에이전트 확산의 과제가 반드시 발생합니다. 이 상황이 혼란스러워지는 것을 방지하려면 전용 오케스트레이션 레이어가 필요합니다. MuleSoft Agent Fabric(데모)은 이 문제를 직접 해결하도록 설계된 포괄적인 아키텍처 솔루션입니다. AI 에이전트가 구축된 위치 또는 운영 방식과 상관없이 전체 네트워크를 검색, 관리, 오케스트레이션, 관찰할 수 있는 중앙 관리 플레인을 제공합니다. MuleSoft Agent Fabric은 엔터프라이즈의 디지털 인력에 대한 "항공 이동 통제자" 역할을 하여 분할된 단독 에이전트 컬렉션을 일관되고 안전하며 고성능 인텔리전스 네트워크로 전환합니다.

MuleSoft Agent Fabric은 최상위 엔터프라이즈 자산으로 에이전트의 전체 수명 주기 관리를 다루는 네 가지 통합 기둥에 기반합니다.

관리되는 모든 생태계의 기반은 발견 가능성입니다. 에이전트 레지스트리는 기업 내의 모든 에이전트 자산에 대한 보편적이고 중앙 집중식 카탈로그 역할을 합니다. 여기에는 사용자 정의 빌드 에이전트, SaaS 응용 프로그램에 포함된 에이전트, 레거시 시스템을 노출하는 MCP 서버, 에이전트 간 공동 작업을 위한 A2A 끝점이 포함됩니다. 단일한 진실 소스를 제공함으로써, 에이전트 레지스트리는 팀이 과도한 기능을 구축하는 것을 방지하고 인간 개발자 및 기타 AI 에이전트가 대규모로 기존 자산을 동적으로 찾고 재사용할 수 있도록 지원함으로써 중요한 검색 문제를 해결합니다.

에이전트 레지스트리는 Anypoint Exchange를 기반으로 하며 다음 세 가지 새로운 자산 유형을 추가합니다. 에이전트, MCP 서버 및 LLM 에이전트와 사용하는 MCP 서버 및 도구 간의 종속성뿐만 아니라 MCP 도구, 전송 프로토콜, 에이전트 카드 등 해당 자산에 대한 정보를 수집합니다. 개발자는 레지스트리 내에서 직접 자산을 만들고 관리할 수 있습니다. 또한 새 오케스트레이션을 생성할 때 MuleSoft Vibes 내의 기존 자산을 프로그래밍 방식으로 검색하고 재사용할 수 있습니다(MuleSoft MCP Server의 search_asset 도구를 통해). 이렇게 하면 개발자가 해당 자산을 이해하고 사용하는 데 필요한 모든 정보를 확보할 수 있습니다.

자산을 검색할 수 있게 되면 유용한 작업을 수행하기 위해 오케스트레이션해야 합니다. 에이전트 브로커는 다단계 비즈니스 프로세스를 실행하는 오케스트레이션 서비스입니다. 구성 가능한 LLM을 사용하여 상위 수준 과업을 해석하고 해당 워크플로를 생성합니다. 에이전트 브로커는 이러한 프로세스를 완료하기 위해 필요한 에이전트와 도구를 동적으로 검색하고 순서대로 호출합니다.

연결은 도구를 위한 MCP 및 에이전트를 위한 A2A 프로토콜을 통해 관리됩니다. 이렇게 하면 시스템에서 에이전트를 비즈니스별 도메인(예: 공급망 또는 금융)으로 구성하고 모든 도메인에 과업을 라우팅할 수 있습니다. 단일 자연어 프롬프트(예: "직원 온보딩")는 여러 백엔드 시스템에서 서로 다른 에이전트 또는 도구가 실행하는 추가 작업 순서로 분해됩니다. 에이전트 중개인 오케스트레이션에는 다음이 포함됩니다.

• 동적 오케스트레이션 패턴: 이는 전체 목표를 달성하기 위해 하위 과업을 결정하고 가장 적합한 에이전트 및 도구에서 오케스트레이션하는 에이전트 루프 패턴입니다. 이 패턴을 활용하면 복잡한 사용 사례(예: 복잡한 서비스 에스컬레이션 처리)를 해결하기 위해 공동 에이전트를 구축할 수 있습니다.
• LLM 지원 이유: LLM을 사용하여 자연어 목표를 해석하고 실행 계획을 생성하므로 하드 코딩된 강력한 워크플로 논리가 필요하지 않습니다.
• 구성 가능한 LLM 모델: 개발자가 사용할 LLM 모델을 지정할 수 있으므로 비용, 성능, 기능을 제어할 수 있습니다.
• 자연 언어 개발: 에이전트 브로커 논리는 MuleSoft Vibes를 통해 자연어를 사용하여 정의할 수 있습니다.
• 관찰 가능: Anypoint Monitoring은 배포 시 로깅 및 추적을 제공하여 사용자가 Agent Broker의 추론과 MCP 도구 및 A2A 에이전트와의 상호 작용을 이해하고 디버그할 수 있도록 지원합니다.
• 관리형 배포: Agent Broker은 배포의 가용성 및 확장성을 관리하는 Mule Runtime을 지원하는 컨테이너화된 응용 프로그램입니다.

Anypoint Flex Gateway 는 특정 정책이 기술적으로 시행되는 메커니즘입니다. MuleSoft Agent Fabric은 Anypoint Flex 게이트웨이를 활용하여 MCP 및 A2A 프로토콜을 통해 발생하는 모든 에이전트 상호 작용을 보호, 검사, 관리합니다. 이를 통해 조직은 모든 에이전트 트래픽에 다양한 엔터프라이즈급 정책 집합을 적용하여 실행하기 전에 모든 작업이 안전하고 규정 준수하며 감사할 수 있도록 할 수 있습니다. 안전하고 책임 있게 AI 채택을 확장하기 위해서는 이러한 가드 레일이 중요합니다.

에이전트 프로토콜을 위한 엔터프라이즈 거버넌스 정책

인바운드 요청을 관리하는 것 외에도 Anypoint Flex 게이트웨이는 외부 서비스(예: MCP 서버 및 도구 또는 기타 에이전트)에 대한 에이전트의 모든 발신 연결 및 요청을 관리합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

• 로그: 감사 및 문제 해결을 위해 모든 아웃바운드 에이전트 요청을 모니터링하고 기록할 수 있는 중앙 집중화된 관찰 가능 지점을 제공합니다.
• 보안: 아웃바운드 트래픽을 검사하여 중요한 데이터 누출을 방지합니다.
• 인증: 단일 지점에서 API 키, OAuth, ClientId/ClientSecret을 비롯한 아웃바운드 인증 메커니즘을 적용하여 외부 시스템에 대한 자격 증명을 관리합니다.

사용자는 Anypoint Flex Gateway Policy Development Kit(PDK)을 사용하여 기본 정책이 특정 요구 사항을 충족하지 않는 경우 사용자 정의 정책을 만들 수 있습니다. PDK를 사용하여 개발자는 Rust 프로그래밍 언어로 정책 논리를 작성하고 WebAssembly(WASM) 모듈에 컴파일할 수 있습니다. 그런 다음, 독립형 모듈이 Anypoint Flex Gateway에 로드되어 API 가장자리에 고유한 보안 규칙, 사용자 정의 데이터 변환 또는 전문 통합 논리를 적용합니다. 이를 통해 고유하거나 복잡한 사용 사례에 대한 게이트웨이 기능을 확장할 수 있는 강력하고 고성능의 방법을 제공합니다.

다음은 PDK:의 네 가지 핵심 구성 요소입니다.

• Anypoint CLI PDK 플러그인: 이 플러그인은 PDK 프로젝트를 만들고 컴파일된 정책을 Exchange에 업로드합니다. 또한 명확한 명령 집합을 제공하여 정책을 구축하고 관리하는 개발 프로세스를 간소화하는 메이크파일을 생성합니다.
• 정책 템플릿: 새 프로젝트가 생성되면 PDK가 기본 스태플로드를 생성합니다. 이 구조에는 정책을 성공적으로 컴파일하는 데 필요한 모든 필수 파일과 구성이 포함되어 있어 개발자에게 사용자 정의 논리의 시작 지점을 제공합니다.
• SDK 빌딩 도구: 이러한 도구는 기본 Envoy 프록시의 복잡한 이벤트 기반 아키텍처를 요약합니다. SDK는 반응기와 실행기 패턴을 사용하여 간단하고 선형 코딩 방법을 제공합니다. 이를 통해 복잡성을 줄이고 디버깅을 개선하며 개발자의 학습 곡선을 낮춥니다.
• 정책 관리: MuleSoft MCP 서버는 사용자가 사용자 정의 정책 수명 주기를 관리할 수 있도록 MCP 도구를 제공합니다. 이러한 도구의 예는 다음과 같습니다.
  • get_flex_gateway_policy_example
  • manage_api_instance_policy
  • manage_flex_gateway_policy_project

에이전트 시각화 프로그램은 전체 에이전트 네트워크의 실시간 동적 지도를 제공하여 AI 상호 작용의 "블랙박스"를 완전히 관찰 가능한 시스템으로 전환합니다. 아키텍처 및 운영 팀은 에이전트 시각화 프로그램을 사용하여 에이전트가 연결되는 방식을 검토하고, 의사 결정 흐름을 추적하고, 상태 및 성과를 모니터링하고, 종속성을 식별할 수 있습니다. 이 수준의 가시성은 성능을 최적화하고, 실패를 효율적으로 해결하고, 지체 지점을 감지하고, 배포된 에이전트에 대한 신뢰를 구축하는 데 매우 중요합니다.

MuleSoft API 카탈로그 및 주제 센터는 특히 Agentforce와 협력하여 API 검색, 사용 및 관리 방식을 개선하도록 설계되었습니다.

설계 및 게시된 모든 MuleSoft API는 Salesforce Platform의 API 카탈로그를 통해 검색 및 사용 가능하게 만들 수 있습니다. API 카탈로그는 중앙 집중식 저장소 역할을 하며, MuleSoft, Salesforce, Heroku 및 기타 클라우드에서 조직의 모든 API를 하나의 보기로 통합합니다. 이렇게 하면 개발자와 관리자가 기존 API를 자동화(예: Agentforce, Flow 및 Apex)에서 쉽게 찾고 이해하고 재사용할 수 있습니다.

Agentforce용 MuleSoft: 주제 센터를 사용하면 개발자가 설계 시기에 Agentforce 주제 및 작업 메타데이터를 정의하여 특정 비즈니스 사용 사례를 기반으로 API를 구성할 수 있습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

• 에이전트가 수행할 수 있는 작업인 작업
• 특정 작업을 적용하는 방법을 에이전트에게 안내하는 지침

이 시맨틱 레이어를 추가하면 토픽 센터에서 API를 이해하고 Agentforce에서 사용 가능하게 만들 수 있으므로 엔터프라이즈 시스템과 효과적으로 상호 작용할 수 있습니다.

Agentforce 게이트웨이는 확장하는 Agentforce 에코시스템 내에서 상호 작용을 관리하고 보호하도록 설계된 중앙 관리 계층입니다. Agentforce는 MCP와 같은 프로토콜을 통해 추가 타사 API 및 도구와 통합되므로 Agentforce 게이트웨이의 주요 기능은 Agentforce가 시작하는 모든 아웃바운드 트래픽에 정책(예: 요금 제한 및 도구 제한)을 적용하고 모든 발신 요청을 감사하는 것입니다.

Agentforce 게이트웨이는 기존의 MuleSoft API 거버넌스 정책 엔진을 활용하며, 이 엔진은 기본적으로 Salesforce Platform에 내장되어 있습니다. 이 Envoy 기반 정책 엔진은 고객이 추가 게이트웨이 인프라를 설치할 필요 없이 에이전트 트래픽을 가로채고 구성된 정책(예: 특성 기반 액세스 제어 및 할당량 제한)을 적용하고 인증 및 권한 부여를 관리합니다.

관리되는 에이전트 네트워크를 배포하는 것은 중대 사건입니다. 그러나 새로운 "2일" 운영 문제를 제시합니다. 동적, 분산된 자동 작업자 시스템을 모니터링, 측정, 문제 해결하려면 고급 수준의 운영 인텔리전스가 필요합니다. 최종 아키텍처 비전은 AI가 비즈니스 프로세스를 실행하는 데뿐만 아니라 실행되는 인프라를 모니터링, 관리, 치료하는 데도 사용되는 시스템입니다.

통합 인텔리전스에 대한 MuleSoft의 비전은 광범위한 Salesforce 에코시스템의 힘을 활용하여 통합 패브릭과 에이전트 네트워크의 성능에 대한 심층적이고 맞춤형 인사이트를 제공합니다. Salesforce Data 360에서 OpenTelemetry(OTEL) 준수 데이터를 캡처하고 저장함으로써 조직은 전체 환경에서 로그, 메트릭, 추적을 위한 통합 저장소를 만들 수 있습니다. 이 데이터는 사전 구축된 대시보드 및 사용자 정의 시각화를 통해 Tableau에서 볼 수 있으므로 API 성능, 에이전트 상호 작용 패턴, 전체 시스템 상태에 대한 자세한 정보를 얻을 수 있습니다.

이 시스템에는 세 가지 핵심 구성 요소가 있습니다.

1. 수입: 수집 서비스는 다양한 Mule 애플리케이션, Agent Brokers 및 Flex Gateways에서 텔레메트리 데이터를 수집하고 처리하는 중앙 집중식 입력 지점입니다. 다양한 응용 프로그램에서 데이터 품질과 일관성을 유지하기 위해 스키마 유효성 검사, 데이터 정규화, 필터링을 수행합니다. 또한 수집 파이프라인에서 제어(예: 인증, 암호화, 테넌트 공정성, 속도 제한)를 적용합니다.
2. 스토리지: 멀티테넌트 Kafka 주제의 데이터를 읽고 OTEL 형식으로 변환하는 고처리 용량 스트리밍 작업이 Data 360에서 실행됩니다. 그런 다음, OTEL 데이터는 레이크하우스의 TelemetryTraceSpan, TelemetryLogs 및 TelemetryMetrics DMO에서 테넌트의 Data 360에 연결됩니다.
3. 시각화 / 소비량: 고객은 Data 360에서 사용할 수 있는 텔레메트리 데이터를 사용하여 시스템 상태를 검토하고 Tableau Next를 통해 사전 구축되거나 사용자 정의된 대시보드를 사용하여 인사이트를 얻을 수 있습니다. 고객은 Tableau Next에서 미리 구축된 에이전트 분석 기술인 Tableau Concierge를 활용할 수도 있습니다. 이 기술을 통해 사용자가 원래 언어로 텔레메트리 데이터에 대한 질문을 하고 시각화를 통해 신뢰할 수 있는 실행 가능한 답변을 받을 수 있습니다. 고객은 기존의 APM(Application Performance Management) 시스템(예: DynaTrace, Datadog, Splunk 등)으로 데이터를 내보낼 수도 있습니다.

에이전트 엔터프라이즈로의 전환은 단순히 IT 업그레이드가 아니라 기본적인 아키텍처 변환 지점입니다. 분할된 사일로형 AI 에이전트 배포는 운영 혼란, 섀도우 IT, 관리 불가능한 기술 부채로 이어지는 직접적인 경로입니다. 지속 가능한 유일한 경로는 통합된 구성 가능한 아키텍처를 통해서입니다. API 기반 연결의 입증된 기반을 바탕으로 MuleSoft Agent Fabric은 이 새로운 디지털 직원을 관리하는 데 필요한 '중앙 신경계'를 제공합니다. 검색, 오케스트레이션, 엔터프라이즈급 거버넌스, 종단간 관찰 기능에 중요한 기능을 제공합니다. 이렇게 하면 AI 실험을 벗어나 진정한 지능형, 자동화되고 안전한 엔터프라이즈를 설계하여 자율적인 잠재력을 실질적이고 관리되는 비즈니스 결과로 전환할 수 있습니다.

• Anypoint Code Builder 시작하기
• Anypoint 코드 빌더용 Einstein의 기술 가이드: 생성 흐름
• DataWeave Generative Transformation Deep Dive: 신속한 데이터 변환을 위한 AI 혁신
• MuleSoft Dev Agent로 API 사양 만들기
• Einstein 생성형 AI로 API 문서 생성
• MuleSoft MCP 서버 개요
• MuleSoft MCP Server Tools
• MCP 커넥터
• A2A 커넥터
• Agent Fabric 시작하기
• Flex 게이트웨이로 에이전트 상호 작용 보호
• Flex 게이트웨이 에이전트 정책
• 유연한 게이트웨이 정책 개발 키트(PDK) 개요
• Salesforce용 MuleSoft API 카탈로그
• 주제 및 에이전트 작업에 대한 API 프로젝트 활성화
• Tableau 다음 작업
• OpenTelemetry
• 모델 컨텍스트 프로토콜
• Agent2Agent(A2A) 프로토콜

Nikhil Aggarwal은 MuleSoft 및 Salesforce Automation Cloud의 아키텍처를 이끄는 Salesforce의 주 아키텍처입니다. Nikhil은 대규모 제품을 제공하는 데 18년 이상의 경험을 보유하고 있으며 확장 가능한 아키텍처, 직관적인 개발자 경험, 고성능 팀 구축에 열정적입니다. Salesforce 이전에는 Microsoft Power Platform, Dataverse 및 Office 365의 여러 이니셔티브를 개념부터 출시까지 이끌었습니다. 그는 계속해서 AI 우선 시대의 현대 기업이 시스템을 연결하고, 워크플로를 자동화하고, 비즈니스 가치를 확보하는 방식을 구축합니다.