에이전트형 AI가 교체 불가능한 레거시 시스템을 치유하는 방법

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핵심 요약

전 세계의 금융, 보험, 공공 서비스 등 핵심 인프라는 수십 년 된 레거시 시스템에 의존하고 있으나, 복잡성과 위험성으로 인해 전면적인 교체가 거의 불가능한 상황이다. Amazon AGI Lab은 이러한 시스템의 결함과 특이성을 그대로 재현한 강화학습(RL) 환경에서 AI 에이전트를 훈련시켜, 에이전트가 시스템의 숨겨진 로직과 오류 패턴을 깊이 이해하도록 만든다. 이를 통해 AI 에이전트는 불안정한 UI 뒤에 숨은 복잡한 워크플로우를 안정적으로 처리하는 '합성 API' 역할을 수행하게 된다. 결과적으로 시스템 전체를 재구축하지 않고도 현대적인 사용자 경험과 효율성을 제공할 수 있는 새로운 혁신 모델을 제시한다.

배경

강화학습(Reinforcement Learning)의 기본 개념, 레거시 시스템 및 메인프레임 아키텍처에 대한 이해, AI 에이전트 및 워크플로우 자동화 지식

대상 독자

엔터프라이즈 시스템 아키텍트, MLOps 엔지니어, 디지털 트랜스포메이션 전략가

의미 / 영향

이 접근법은 '혁신은 곧 교체'라는 고정관념을 깨고, 기존의 견고하지만 유연하지 못한 인프라 위에 AI라는 유연한 지능 레이어를 얹어 시스템 수명을 연장하고 효율을 극대화하는 새로운 표준을 제시한다.

섹션별 상세

전 세계 핵심 인프라는 1960~70년대에 구축된 COBOL, FORTRAN 기반의 메인프레임 시스템에 의존하고 있으며, 이는 너무 중요하고 복잡하여 중단이나 교체가 불가능한 상태이다.

Amazon AGI Lab은 'RL Gym'이라는 가상 환경을 구축하여 레거시 시스템의 지연, 오류 상태, 보이지 않는 종속성 등 모든 '결함'을 고충실도로 시뮬레이션하여 에이전트를 훈련시킨다.

AI 에이전트는 단순히 성공적인 워크플로우만 배우는 것이 아니라, 특정 필드가 저장될 때까지 입력을 거부하거나 백엔드 작업으로 인해 폼이 초기화되는 등의 '마찰'을 통해 시스템의 실제 의미론(Semantics)을 학습한다.

충분히 훈련된 에이전트는 일관성 없는 UI 동작을 예측 가능한 패턴으로 변환하고, 서로 다른 시스템 간의 가교 역할을 수행하며 '합성 API(Synthetic API)' 레이어로 기능한다.

이 기술은 레거시 시스템 구축자들이 은퇴하면서 사라져가는 운영 지식과 로직을 AI 내부에 보존함으로써, 시스템 재작성 없이도 기술적 연속성을 유지할 수 있게 한다.

실무 Takeaway

레거시 시스템 현대화 시 전면 교체 대신 AI 에이전트를 '합성 API' 레이어로 활용하여 리스크와 비용을 획기적으로 줄일 수 있다.
AI 에이전트 훈련 시 이상적인 환경보다 실제 시스템의 오류와 지연이 포함된 '결함 있는 환경(Warts-and-all)'을 제공하는 것이 실질적인 문제 해결 능력을 키우는 데 필수적이다.
은퇴하는 전문가들의 암묵지(Institutional Knowledge)를 AI 에이전트의 워크플로우 학습을 통해 디지털 자산으로 공식화하고 보존할 수 있다.

언급된 리소스

문서How agentic AI helps heal the systems we can’t replace