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What is Plano ?
AI 에이전트 프로토타입을 만드는 것은 종종 간단하지만, 해당 에이전트를 프로덕션 환경에 배포하는 일은 유명할 정도로 복잡합니다. 개발자들은 흔히 라우팅, 보안 가드레일, 관측성 등 애플리케이션 코드 곳곳에 퍼져 있는 반복적인 ‘숨겨진 AI 미들웨어’ 구축에 발목 잡히곤 합니다.
Plano는 이러한 핵심적인 인프라 작업을 대신 처리하도록 설계된 AI 네이티브 배포 인프라이자 데이터 플레인입니다. 애플리케이션과 LLM 사이에 전문가급 프록시 역할을 하며 오케스트레이션, 보안, 모니터링을 중앙 집중화함으로써, 팀은 인프라 오버헤드 관리가 아닌 에이전트 로직과 사용자 경험 개선에 집중할 수 있습니다.
핵심 기능
- 🚦 프레임워크에 독립적인 오케스트레이션: Plano는 애플리케이션 코드 변경 없이 여러 에이전트와 LLM 간의 저지연 라우팅을 처리합니다. 오케스트레이션을 중앙 집중화된 데이터 플레인으로 이동시킴으로써, 결합도가 높아지거나 코드가 중복되는 위험 없이 라우팅 전략을 진화시키고 새로운 에이전트를 추가할 수 있습니다.
- 🛡️ 중앙 집중식 가드레일 및 필터: 내장된 탈옥 방지 기능, 콘텐츠 정책, 컨텍스트 워크플로우로 애플리케이션을 보호하세요. 이러한 ‘필터 체인’은 데이터 플레인 레벨에서 적용되어 모든 서비스에 동일한 보안 및 거버넌스를 보장하며, 각각의 서비스에서 동일한 로직을 반복 구현할 필요가 없습니다.
- 🔗 프로바이더에 독립적인 모델 유연성: 모델 이름, 의미적 별칭 또는 자동 선호도 기준으로 요청을 라우팅하여 특정 프로바이더에 종속되지 않도록 유지하세요. Plano의 스마트 라우팅과 통합 API를 통해 백엔드 모델을 즉시 교체하거나 추가할 수 있으며, 재시도 및 장애 조치를 자동으로 처리해 지속적인 가용성을 보장합니다.
- 🕵 코드 없는 Agentic Signals™: 모든 상호작용에서 자동으로 세부적인 동작 추적 정보, 토큰 사용량, 성능 지표를 수집합니다. OpenTelemetry 및 W3C 표준 기반으로 구축된 Plano는 수동 계측 없이도 에이전트 성능과 지연 시간(TFT/TOT)에 대한 깊은 가시성을 제공합니다.
- 🏗️ 프로토콜 네이티브 사이드카 아키텍처: 검증된 Envoy Proxy 기반으로 구축된 Plano는 애플리케이션과 함께 자체 프로세스로 실행됩니다. 이 사이드카 모델은 ‘라이브러리 과세’를 피할 수 있어 Python, Java, Go 등 어떤 프로그래밍 언어와도 호환되며, 트래픽 증가에 따라 선형적으로 확장됩니다.
사용 사례
멀티 에이전트 워크플로우 확장 코딩, 리서치, 데이터 입력을 각기 다른 에이전트가 처리하는 복잡한 시스템에서 Plano는 트래픽 제어기 역할을 합니다. 사용자 의도와 대화 맥락을 분석해 요청을 가장 적절한 에이전트 또는 에이전트 시퀀스로 라우팅함으로써, 특정 작업에 대해 최고 수준의 정확도를 보장합니다.
기업 보안 표준화 규제가 엄격한 환경에서 운영되는 엔지니어링 팀의 경우, Plano는 안전 정책을 적용할 수 있는 단일 제어 지점을 제공합니다. 회사 내 모든 에이전트 상호작용에 걸쳐 민감 정보 마스킹, 검색 후크, 탈옥 필터를 적용함으로써, 개별 개발자의 구현에 의존하지 않고 인프라 레벨에서 컴플라이언스를 강제할 수 있습니다.
빠른 모델 벤치마킹 및 마이그레이션 더 비용 효율적인 신규 LLM이 출시된다면, Plano를 활용해 일부 트래픽을 새 프로바이더로 전환해 테스트할 수 있습니다. 애플리케이션이 Plano의 통합 API와 통신하므로, 백엔드 프로바이더를 교체하거나 모델 버전을 업데이트할 때 애플리케이션 코드 한 줄도 수정할 필요 없이 설정 파일만 변경하면 됩니다.
왜 Plano를 선택해야 할까요?
Plano는 현재 AI 분야를 지배하고 있는 취약한 라이브러리 기반 추상화에서 벗어나 차별화된 접근을 제공합니다.
- 프로덕션급 기반: 많은 도구들이 특정 AI 프레임워크를 감싸는 래퍼 형태로 만들어지는 반면, Plano는 Google, Stripe, Netflix 같은 기업들이 대규모 트래픽을 처리하는 데 사용하는 동일한 기술인 Envoy Proxy 기반으로 구축되었습니다.
- 작업 특화형 LLM(Task-Specific LLMs, TLMs): 일반적인 프록시와 달리 Plano는 Plano-Orchestrator와 같은 고성능 특화 모델을 활용해 빠르고 정확한 라우팅 및 함수 호출을 위해 특별히 설계되었습니다.
- 운영적 분리: Plano는 프로세스 외부(out-of-process)에서 실행되기 때문에, 애플리케이션 배포 주기와 무관하게 AI 인프라를 업그레이드하거나 보안 정책을 변경하거나 모델 라우팅을 조정할 수 있습니다. 이를 통해 여러 마이크로서비스에 걸친 라이브러리 의존성 관리라는 ‘끔찍한 고통’을 줄일 수 있습니다.
결론
Plano는 팀이 AI 실험 단계에서 신뢰성 있는 프로덕션급 애플리케이션으로 나아가는 방식을 근본적으로 바꿉니다. 에이전트 기반 애플리케이션의 ‘숨겨진 미들웨어’를 표준화함으로써, 전문적인 소프트웨어 제공에 필요한 안정성과 관측성을 제공합니다. 현대 AI 스택의 복잡성을 처리하는 견고하고 확장 가능한 기반 위에, 에이전트의 핵심 지능을 자유롭게 반복 개선할 수 있게 되는 것입니다.
More information on Plano
Plano was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2026-01-12.
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