Cloudflare 스택을 위한 새로운 인터페이스, Agent Lee 소개

Agent Lee는 Cloudflare 대시보드에 들어간 AI assistant로, 사용자의 계정 맥락을 이해한 채 자연어로 질문을 받고 실제 작업까지 수행한다. Worker 오류 원인 분석, DNS 문제 점검, Access 활성화, R2 bucket 생성과 Worker 연결 같은 작업을 한 화면에서 처리하도록 설계됐다.

현재 beta 단계이지만 이미 일일 18,000명 이상이 사용 중이고, 하루 약 25만 건의 tool call이 발생하고 있다. Cloudflare는 이를 단순한 FAQ 응답기가 아니라, 실제 계정과 실제 트래픽을 대상으로 동작하는 운영 도구로 보고 있다.

핵심 구현은 Codemode다. MCP tool definition을 직접 노출하는 대신, 도구를 TypeScript API로 바꾸고 모델이 그 API를 호출하는 코드를 작성하게 한다. 생성된 코드는 upstream Cloudflare MCP server에서 sandboxed execution되며, 그 앞단의 Durable Object가 credentialed proxy 역할을 맡는다.

이 구조에서 DO는 생성된 코드를 읽기/쓰기 작업으로 분류한다. read 요청은 바로 프록시되고, write 요청은 사용자 승인을 거치는 elicitation gate 없이는 실행되지 않는다. API key는 생성 코드에 들어가지 않고 DO 내부에만 보관되어 서버 측에서 주입되므로, 승인 전 write 자체가 구조적으로 차단된다.

Cloudflare는 이 기능을 내부 전용 도구가 아니라 고객도 쓸 수 있는 동일한 구성요소 위에 올렸다. Agents SDK, Workers AI, Durable Objects, 그리고 같은 MCP 인프라를 사용하며, 운영 중 발견한 제약을 플랫폼 개선으로 되돌릴 수 있다는 점을 강조한다.

또 하나의 축은 generative UI다. 대화가 진행되면 텍스트 답변만 내는 것이 아니라, 차트·테이블·아키텍처 맵 같은 시각적 블록을 동적으로 생성해 붙인다. 예를 들어 트래픽 추이를 묻는 질문에는 실제 데이터로 만든 line graph를 바로 렌더링한다.

안전성과 품질 관리는 별도로 측정한다.

• Evals로 대화 성공률과 정보 정확도 측정
• 사용자 피드백(thumbs up / thumbs down) 수집
• tool call 실행 성공률과 hallucination scorer 추적
• 제품별 대화 성능을 분리 분석

장기적으로는 Agent Lee를 대시보드에만 머무르지 않는 Cloudflare 플랫폼의 범용 인터페이스로 확장할 계획이다. CLI, 모바일, 그리고 나중에는 사용자의 행동 맥락까지 기억하며 먼저 문제를 감지하고 알려주는 proactive agent를 지향한다.