설정 파일 하나면 끝…도커, AI 에이전트 배포 진입장벽 낮췄다
복잡하고 어려운 인공지능(AI) 에이전트 배포 과정을 단 한 줄로 해결할 수 있는 기능이 공개됐다. 도커(Docker)는 11일, 소프트웨어(SW)를 클라우드 환경에서 손쉽게 실행할 수 있도록 지원하는 '도커 컴포즈'를 AI 에이전트 개발 및 배포 환경으로 확대 적용한다고 밝혔다. AI 에이전트는 사용자와 상호작용하면서 데이터를 분석하고 문서를 생성하거나 업무에 필요한 소프트웨어를 스스로 실행하는 등 업무 수행에 특화된 인공지능 시스템이다. 하지만 AI 에이전트를 직접 개발하고 실행하려면 여러 개의 AI 모델과 외부 도구, 실행 환경을 각각 설치·설정해야 하며 이들을 통합하는 작업에도 많은 시간과 고도의 전문 지식이 요구된다. 특히 다른 사용자나 환경에서 동일한 AI 에이전트를 다시 실행하려면 이 과정을 반복해야 하므로 배포와 확장이 어렵다. 수많은 사용자를 대상으로 실시간 서비스를 제공해야 하는 클라우드 환경에선 이러한 단점이 치명적인 제약으로 작용한다. 도커는 이러한 복잡함을 하나의 설정 파일로 간소화했다. 사용할 AI 모델, 연동할 도구, 실행 순서 등을 설정 파일에 선언적으로 명시하면 다양한 환경에서도 동일한 방식으로 에이전트를 실행하고 자동으로 배포할 수 있다. 이번 기능 확장을 통해 AI 에이전트 개발의 진입장벽이 크게 낮아졌다. 스타트업 창업자, 기획자, 디자이너 등 비개발자도 도커 컴포즈를 활용해 직접 AI 기능을 테스트하거나, 외주 없이 실험적인 서비스를 구현할 수 있게 된 것이다. 또한 이미 오픈소스로 공개된 다양한 AI 도구들을 불러와 조합해 쓸 수 있어, 마치 'AI 조립 키트'처럼 유연하고 간편한 활용도 가능하다. 이번 업데이트에는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)이라는 개념도 새롭게 도입됐다. MCP는 AI 모델과 외부 도구가 보다 안전하고 일관된 방식으로 데이터를 주고받을 수 있도록 만든 통신 규약이다. 기존에는 AI가 외부 도구와 연결되기 위해 복잡한 설정과 보안 처리가 필요했다. MCP는 이러한 과정을 정해진 규칙에 따라 자동화해주며, 별도의 코딩 없이도 다양한 기능을 쉽게 불러와 연결할 수 있도록 돕는다. 덕분에 전문적인 개발 지식이 없는 사람도, 필요한 기능을 선택하고 설정만 하면 AI 에이전트를 만들고 실행할 수 있는 기반이 마련됐다. 마크 카비지 도커 사장 겸 최고운영책임자(COO)는 "AI 에이전트 개발은 빠르게 발전하고 있지만 여전히 어렵고 지루하며 재미도 없다"며 "이런 문제는 새로운 것이 아니고 도커는 항상 이런 복잡함을 해결하기 위해 노력해왔다"고 말했다. 이어 "이제 사용자는 도커 컴포즈를 통해 AI 에이전트를 한 번 빌드하면 어디서든 실행할 수 있다"며 "도커는 개발부터 운영까지 AI 에이전트를 구축, 실행, 확장하는 가장 쉬운 방법"이라고 강조했다.
