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Agent Fabric Context Catalog: AI 에이전트 거버넌스를 위한 통합 제어 평면

Salesforce의 Agent Fabric과 Informatica의 CDGC를 통합하여 AI 에이전트의 실행 경로와 데이터 계보를 추적하는 통합 거버넌스 플랫폼을 구축한다.

섹션별 상세

기존 거버넌스 도구는 결정론적 파이프라인에 최적화되어 있어, 동적으로 실행 경로가 변하는 자율형 에이전트의 복잡한 데이터 흐름을 추적하는 데 한계가 있다.

Agent Fabric Context Catalog는 Salesforce의 Agent Fabric과 Informatica의 CDGC를 결합하여 에이전트 실행부터 데이터 소스까지의 엔드투엔드 가시성을 제공한다.

Agent Fabric Context Catalog의 아키텍처 구성도 — Diagram에이전트, MCP 서버, API, 데이터 소스가 어떻게 연결되는지 보여주는 아키텍처 다이어그램이다. 데이터 거버넌스 플랫폼이 에이전트 실행 경로를 어떻게 가시화하는지 설명한다.

통합 메타데이터 프레임워크 구조도 — DiagramSalesforce Agentforce 360 플랫폼의 계층 구조를 보여준다. 데이터 360, 분석, 신뢰 서비스, 에이전트 빌더가 어떻게 통합되는지 설명한다.

MuleSoft 플랫폼의 런타임 구성을 활용하여 API가 어떤 데이터셋에 접근하는지 결정론적으로 매핑함으로써, 추론에 의존하던 기존 방식보다 정확한 데이터 계보를 생성한다.

Gateway 레벨의 트레이싱을 통해 에이전트가 호출한 MCP 서버와 API, 최종 데이터셋까지의 전체 실행 경로를 재구성하여 데이터 영향도를 분석한다.

에이전트와 데이터 자산 간의 연결 관계도 — Diagram에이전트, MCP 서버, API, 데이터 소스가 연결된 실제 실행 경로를 시각화한다. 결정론적 매핑이 어떻게 이루어지는지 보여주는 예시이다.

시맨틱 클러스터링 파이프라인 구성도 — Diagram메타데이터 레이크에서 데이터를 가져와 시맨틱 벡터로 변환하고 하이브리드 및 그래프 벡터 인덱스에 저장하는 과정을 보여준다.

데이터 통합을 위한 설계 경험 및 실행 엔진 — DiagramCLAIRE FinOps 최적화 엔진을 중심으로 Spark 처리 및 ETL 파이프라인이 어떻게 실행되는지 보여준다.

결정론적 매핑이 불가능한 외부 API나 타사 MCP 서버의 경우, 신뢰도 점수를 명시하고 낮은 점수의 매핑은 인간 검토를 거쳐 정확도를 지속적으로 개선한다.

Data 360 플랫폼의 데이터 흐름 및 검색 흐름도 — Diagram데이터 수집부터 벡터 데이터베이스 저장, 그리고 에이전트의 검색 흐름까지의 전체 파이프라인을 보여준다. RAG 시스템의 데이터 흐름을 설명한다.

기술

Agent Fabric
Informatica CDGC
MuleSoft
MCP
Snowflake

활용 사례

AI 에이전트 데이터 영향도 분석
엔터프라이즈 데이터 거버넌스 자동화
AI 할루시네이션 및 정책 위반 추적

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출처 · 인용 안내

원문 발행 2026. 05. 23.수집 2026. 05. 23.출처 타입 RSS

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