AI 에이전트 GA — 공식 출시 전 8개월의 결정들

CollabOps AI 에이전트가 어제 GA 됐다. 베타 시작 후 8개월. 우리 처음 계획은 3개월 베타 였다. 8개월이 된 이유 — 4번의 출시 보류 결정.

이 글은 그 4번의 결정과 왜 미루는 게 더 쌌는지 의 기록이다.

보류 1 — 권한 모델이 미흡

3개월 시점, 모든 기술 기능 준비 완료. 베타 고객 12 곳에서 작동 함. 출시 예정 이었다.

그 시점 보안팀이 내부 검토 에서 발견 — 에이전트 권한이 사람 권한과 다른 trail 에 기록 됨. 즉, 에이전트가 어떤 액션 을 했는지 사후에 별도 시스템 에서 찾아야 함.

이 갭이 고객사 보안 검토 에서 막힐 가능성 100%. 출시 2개월 보류. 권한 모델을 그래프 위로 통합 (→ 권한 모델 재설계).

보류 2 — 온프레미스 배포 모드

5개월 시점. 권한 모델 통합 후 다시 출시 예정. 그러나 첫 온프레 고객 의 PoC 에서 모델 호스팅 가정이 깨짐. 클라우드 LLM 호출 가정이었지만 그 고객은 모든 모델 호출이 내부 네트워크 안 에 있어야 함.

이건 기능 추가 가 아니라 아키텍처 변경. 출시 2개월 보류. 자체 모델 호스팅 옵션 + MCP 서버 내부 배포 → MCP 가이드.

보류 3 — 결정 비결정성 문제

7개월 시점. 두 보류 후 출시 예정 다시. 한 베타 고객이 같은 입력에 다른 출력 을 보고. 보안팀이 에이전트가 production 권한 을 가지면서 같은 입력에 다른 행동 을 하는 게 audit 통과 불가 라고 판단.

해결: LLM 호출의 결정 단계 를 결정론적 룰 엔진 으로 wrap. 모델은 후보 액션 만 제안, 룰이 선택. 출시 3주 보류.

보류 4 — 문서·SDK 의 일관성

7.5개월 시점. 3 보류 후 거의 출시. 그러나 마지막 점검에서 — API 문서, CLI, SDK 가 서로 다른 권한 모델 을 표현하고 있음. CLI 는 간단 모델, API 는 그래프 모델, SDK 는 과도기 모델. 사용자가 어느 인터페이스로 들어오느냐에 따라 다른 멘탈 모델.

해결: 셋 모두 그래프 모델 로 통일. 출시 3주 보류. 이 결정이 가장 미세하고 가장 옳았음.

8개월의 비용

계획             | 실제           | 차이
────────────────┼───────────────┼────────────
베타 3개월       | 베타 8개월     | +5개월
출시 작업 6개월   | 8개월          | +2개월
출시 후 사고 예상 | 출시 후 0건    | -3 ~ -5건

5개월의 추가 베타 가 예상 사고 3~5건 을 0건 으로 만들었음. 한 사고당 1~2개월 후폭풍 (긴급 패치, 보안 검토 재실행, 고객 신뢰 회복) 으로 환산하면, 5개월 보류 가 결과적으로 빠른 결정 이었음.

"출시" 가 시작이지 끝이 아님

GA 가 결정이 끝난 게 아님. 다음 결정들이 이미 줄 서 있음:

• 에이전트의 권한 경계 확장 — 첫 6개월간 어디까지 갈지
• 멀티 에이전트 또는 단일 에이전트 — 멀티 에이전트가 거의 항상 필요 없는 이유 가 우리 입장
• 고객별 fine-tuning 옵션 — 우리 standard 모델 vs 고객 도메인 fine-tune

기술 준비 완료 ≠ 출시 신호

AI 에이전트 제품 출시에서 기술 준비가 다 됐다 는 신호는 출시 신호가 아니다. 우리의 4 보류 — 권한 모델, 온프레 배포, 결정 비결정성, 문서·SDK 일관성 — 는 전부 기능이 작동한 후 에 발견됐다. 출시를 준비 중인 팀이라면 이 4 사유에 스스로 답해볼 것. 3개 이상 의 답이 모호하면 추가 보류가 출시보다 싸다. 우리는 5개월 보류로 예상 사고 3~5건을 0건으로 만들었다.