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핵심 요약
NVIDIA의 고성능 모델과 보안 런타임, LangChain의 오케스트레이션 도구를 조합하면 상용 서비스 수준의 오픈소스 에이전트를 구현할 수 있습니다.
배경
Claude Code나 Manus 같은 상용 AI 에이전트의 내부 구조를 오픈소스 기술로 재현하려는 시도가 늘고 있습니다.
대상 독자
보안이 강화된 고성능 AI 에이전트를 직접 구축하려는 개발자 및 엔지니어
의미 / 영향
기업 내부 데이터를 다루는 에이전트 구축 시 보안 우려를 해소할 수 있는 표준 오픈소스 아키텍처를 제시한다. 상용 모델 의존도를 낮추면서도 고성능 자율 에이전트 구현이 가능해짐에 따라 온프레미스 AI 에이전트 도입이 가속화될 것이다. 특히 정책 기반의 실행 환경 제어는 금융이나 의료 등 규제가 엄격한 산업군에서 AI 에이전트 활용의 핵심 기술이 될 것이다. NVIDIA 하드웨어와 최적화된 소프트웨어 스택의 결합으로 오픈소스 에이전트의 실무 적용 문턱이 크게 낮아졌다.
챕터별 상세
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에이전트의 3대 핵심 요소
자율 AI 에이전트는 크게 모델(Model), 런타임(Runtime), 하네스(Harness) 세 가지 요소로 구성된다. Claude Code, Manus, OpenClaw 같은 유명 에이전트들도 내부적으로는 이와 동일한 아키텍처를 공유한다. 이 구조를 오픈소스 기술로 대체하여 독립적인 에이전트 스택을 구축하는 것이 가능하다.
01:15
오픈소스 스택 구성: Nemotron, OpenShell, DeepAgents
NVIDIA의 Nemotron 3 Super 모델은 정확도와 속도 면에서 GPT-4o를 능가하는 벤치마크 결과를 보여준다. 런타임으로는 보안 샌드박스를 제공하는 NVIDIA OpenShell을 사용하며, 하네스로는 LangChain의 DeepAgents를 활용한다. 이 조합은 높은 처리량(Throughput)과 엄격한 보안 정책 관리를 동시에 제공한다.
Nemotron 3 Super는 NVIDIA가 발표한 고성능 LLM으로, 특히 추론 속도가 매우 빠르다.
03:26
OpenShell 런타임과 보안 샌드박스 설정
openshell gateway start 명령을 통해 로컬 게이트웨이를 활성화하고 에이전트 전용 샌드박스를 생성한다. 생성된 샌드박스는 에이전트가 수행하는 모든 코드 실행과 파일 시스템 접근이 격리되는 공간이다. --keep 옵션을 사용하면 세션이 종료된 후에도 샌드박스 환경을 유지하여 연속적인 작업이 가능하다.
05:04
DeepAgents를 이용한 에이전트 정의 및 메모리 관리
agent.py 파일에서 Nemotron 3 모델의 API 키와 시스템 프롬프트를 설정한다. DeepAgents의 CompositeBackend 기능을 사용하여 샌드박스 내부의 실행 환경과 로컬 파일 시스템의 메모리(agent.md)를 연결한다. 이를 통해 에이전트는 실행 환경이 바뀌어도 로컬에 저장된 지침과 스킬을 지속적으로 참조하고 업데이트한다.
CompositeBackend는 서로 다른 저장소나 실행 환경을 하나로 묶어 에이전트가 동시에 접근할 수 있게 해주는 추상화 계층이다.
08:05
실전 데모: 코드 실행 및 보안 정책 테스트
LangGraph Studio 인터페이스를 통해 에이전트에게 Python 스크립트 작성을 지시하고 샌드박스 내에서 실행 결과를 확인한다. 에이전트가 외부의 악성 도메인으로 데이터를 전송하려 할 때, OpenShell의 네트워크 정책이 이를 감지하고 HTTP 403 에러로 차단한다. 에이전트는 차단된 이유를 스스로 분석하고 사용자에게 보안 제약 사항을 보고한다.
10:50
영구 메모리 업데이트 및 향후 전망
에이전트가 자신의 행동 지침이 담긴 agent.md 파일을 스스로 수정하여 스페인어로 응답하도록 설정을 변경한다. 이 변경 사항은 샌드박스 외부의 로컬 파일에 즉시 반영되어 다음 세션에서도 유지된다. 향후 GPU 가속 라이브러리 지원과 비동기 서브에이전트 기능 추가를 통해 더 복잡한 데이터 처리 작업이 가능해질 예정이다.
실무 Takeaway
- OpenShell의 정책 기반 샌드박스를 활용하여 에이전트의 외부 네트워크 접근을 제어하고 보안 사고를 예방한다.
- Nemotron 3 Super의 높은 처리량을 활용해 에이전트의 추론 및 도구 호출 속도를 상용 서비스 수준으로 높인다.
- DeepAgents의 CompositeBackend를 통해 실행 환경과 분리된 로컬 영구 메모리 시스템을 구축하여 에이전트의 연속성을 보장한다.
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 03. 19.수집 2026. 03. 19.출처 타입 YOUTUBE
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