Salesforce의 오케스트레이션 밀도 프레임워크: 에이전트와 결정론적 자동화 선택 가이드

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TL;DR

오케스트레이션 밀도 프레임워크는 워크플로의 추론 복잡도를 측정하여 AI 에이전트와 결정론적 자동화 중 적합한 아키텍처를 결정하는 기준을 제공한다. 실행 경로, 목표 복잡도, 모달리티 혼합이라는 세 가지 요소를 순차적으로 평가하여 최적의 방식을 도출한다. 결정론적 자동화가 가능한 경우 이를 우선적으로 선택하여 지연 시간과 비용을 최적화하고, 추론이 필수적인 경우에만 에이전트를 도입한다. 이 접근 방식은 복잡한 비즈니스 요구사항에서 기술적 효율성과 운영 안정성을 동시에 확보한다.

배경

Salesforce Flow, Apex, AI Agent 기초 개념

대상 독자

Salesforce 플랫폼 기반의 솔루션 아키텍트 및 AI 도입을 고려하는 개발자

의미 / 영향

이 프레임워크는 AI 에이전트 도입 시 발생하는 비용과 성능 문제를 방지하고, 기존 결정론적 자동화 도구와의 최적 조합을 설계하는 기준을 제시한다. 이를 통해 기업은 AI 기술을 무분별하게 적용하기보다 비즈니스 요구사항에 맞는 효율적인 아키텍처를 구축할 수 있다.

섹션별 상세

오케스트레이션 밀도는 워크플로의 추론 복잡도를 결정하는 핵심 지표로, 실행 경로, 목표 복잡도, 모달리티 혼합이라는 세 가지 요소를 통해 평가된다.

실행 경로는 설계 시점에 모든 분기와 결과를 명확히 정의할 수 있는지 판단하며, 정의 가능하다면 결정론적 자동화가 적합하다.

목표 복잡도는 의사결정 지점을 명확한 규칙으로 작성할 수 있는지 확인하며, 규칙 기반 처리가 가능하면 에이전트 대신 Flow나 Apex를 사용한다.

모달리티 혼합은 비정형 데이터 처리 필요성을 식별하며, 단순히 데이터 유형이 다양하다고 해서 반드시 높은 오케스트레이션 밀도가 요구되는 것은 아니다.

결정론적 자동화가 가능한 영역에 에이전트를 도입하면 불필요한 지연 시간, 비용 증가, 추론의 불확실성이 발생하므로 낮은 밀도 수준에서 시작하는 것이 원칙이다.