클라우드 인프라 기업 디지털오션이 AI 에이전트 전용 관리형 실행 환경인 M.A.R.S.를 퍼블릭 프리뷰로 공개했다. 스스로 코드를 실행하고 외부 도구와 통신하는 AI 에이전트 개발이 늘면서, 보안과 상태 보존을 함께 해결하는 전용 플랫폼을 찾는 수요도 커지고 있다. 개발자는 M.A.R.S.를 쓰면 로컬 환경에 기대지 않고 클라우드에 안전한 에이전트 실행 환경을 꾸릴 수 있다.

디지털오션, AI 에이전트 클라우드 공개

디지털오션은 2026년 9월 16일 'M.A.R.S.(Managed Agents Runtime Services)'를 공개 프리뷰로 전환했다. 비공개 테스트를 마치고 퍼블릭 프리뷰로 넘어오면서 더 많은 개발자가 써 볼 수 있게 됐다.

M.A.R.S.는 디지털오션이 추진하는 AI-Native Cloud에서 맨 위 계층인 AI 에이전트 인프라를 맡는다. 인프라 대여에서 한 걸음 더 나아가 에이전트 중심의 클라우드를 갖추겠다는 계획이다.

이 플랫폼은 AI 개발자가 자율 코드를 실행하고 외부 도구와 안전하게 통신하도록 돕는 관리형 인프라다. 개발자는 복잡한 서버 설정 없이 에이전트 워크로드를 격리된 환경에 올릴 수 있다.

M.A.R.S. 플랫폼의 세 가지 핵심 구성

M.A.R.S.는 Harness Runtime, Action Gateway, Gradient ADK 세 가지 구성 요소로 AI 에이전트 개발과 배포를 지원한다. 각각 실행, 통신, 배포를 나누어 맡는다.

Harness Runtime은 Firecracker 마이크로VM 기반의 격리 샌드박스로, 에이전트가 자율 코드를 실행하는 환경이다. Action Gateway는 MCP 표준과 연동해 에이전트가 외부 도구와 통신하는 과정을 통제하는 자격 증명 중개 엔진이다. Gradient Agent Development Kit(ADK)는 Python 기반 에이전트 오케스트레이션 프레임워크를 원클릭으로 배포하는 SDK다.

이 세 계층 덕분에 에이전트의 민감한 자격 증명은 보호되고, 에이전트는 로컬 머신의 제약 없이 클라우드에서 자율적으로 동작한다.

M.A.R.S.는 Harness Runtime, Action Gateway, Gradient ADK 세 가지 주요 구성 요소로 AI 에이전트 개발 및 배포를 지원한다.

초고속 샌드박스 런타임 성능

Harness Runtime은 Firecracker 마이크로VM 기반 격리 샌드박스라 응답이 빠르다. 세션 시작까지 1초가 채 걸리지 않아 거의 실시간으로 에이전트를 띄울 수 있다.

작업을 일시 정지했다가 다시 이어 가는 데는 200밀리초(ms)면 된다. 이 짧은 시간 안에 세션의 파일, 프로세스, 작업 상태가 그대로 보존된 채 재수화된다.

전통적인 가상 머신의 긴 부팅 시간을 생각하면 큰 차이다. AI 에이전트는 끊김 없이 연산을 이어 갈 수 있다.

M.A.R.S.의 Firecracker 마이크로VM 기반 샌드박스는 1초 미만의 세션 시작 시간과 200밀리초의 재개 시간을 제공한다.

외부 도구 연동을 위한 Action Gateway

Action Gateway는 자격 증명 중개 엔진이라 에이전트에게 외부 도구의 API 토큰을 직접 넘기지 않는다. 모델이나 샌드박스 안으로 비밀 키가 새어 나갈 길을 처음부터 막는 구조다.

게이트웨이는 Anthropic의 MCP(Model Context Protocol) 표준과 연동해 GitHub, Jira, Notion, Linear 같은 외부 SaaS 도구와의 통신을 통제한다. 내부적으로 제공하는 엔드포인트 도구는 딱 3가지다. 도구를 검색하는 action_search, 실행을 맡는 action_invoke, 임시 샌드박스에서 파이썬 코드를 돌리는 action_code다.

에이전트는 action_invoke 엔드포인트로 외부 도구를 최대 10개까지 병렬 호출할 수 있다. 여러 작업을 한꺼번에 처리해야 하는 워크플로우라면 처리 속도가 크게 빨라진다.

Action Gateway는 에이전트가 API 토큰 없이 외부 도구와 안전하게 통신하며 최대 10개의 도구를 병렬로 실행할 수 있다.

유연한 에이전트 개발 및 원클릭 배포

M.A.R.S.는 특정 기술에 묶이지 않도록 여러 오픈소스 프레임워크를 받아들인다. 개발자는 LangGraph, CrewAI, AutoGen 같은 에이전트 오케스트레이션 프레임워크를 그대로 쓸 수 있다.

에이전트 하네스가 샌드박스 이미지 형태로 돌아가기 때문에 특정 프레임워크에 종속되지 않고 작업 환경을 자유롭게 구성할 수 있다. Claude Code나 OpenAI Codex CLI 같은 도구도 샌드박스 안에서 실행된다.

배포도 간단하다. Gradient ADK의 gradient agent deploy 명령 하나면 복잡한 설정 없이 에이전트가 클라우드에 올라간다. SDK에는 Python 기반 오케스트레이션 프레임워크 템플릿도 들어 있어 프로토타입을 빨리 만들 수 있다.

M.A.R.S.는 LangGraph, CrewAI 등 다양한 오픈소스 프레임워크를 지원하며 Gradient ADK를 통해 간편한 배포를 제공한다.

AI-Native Cloud 아키텍처와 M.A.R.S.

디지털오션의 AI-Native Cloud는 Infrastructure, Core Cloud, Inference Engine, Data & Learning, 그리고 맨 위의 Managed Agents까지 5개 계층으로 이뤄진다. 디지털오션은 이 구조로 추론 시대 개발자 워크로드를 여러 방면에서 지원하겠다는 입장이다.

Managed Agents 계층에는 에이전트용 프로덕션 런타임과 격리 샌드박스, 지속적인 상태 관리, 데이터 플레인이 들어간다. M.A.R.S.는 이 최상위 Managed Agents 계층에 그대로 대응해 에이전트 워크로드를 처리한다.

M.A.R.S.는 아직 공개 프리뷰 단계이며, 정식 출시(GA) 시점과 샌드박스 과금 단가는 확인되지 않았다.

AI 에이전트를 프로덕션에 들이려는 개발자라면, API 키 유출 위험을 줄이고 1초 미만으로 세션을 띄우는 M.A.R.S. 퍼블릭 프리뷰 샌드박스로 미리 검증해 볼 만하다.

참고