1. AI가 들어오기 전의 문제 2025년 5월 내부 리셋 이후, 가장 큰 문제는 속도였다. 팀의 기술 수준은 높았지만, 다국적 협업 환경에서는 작은 결정 하나에도 시간이 걸렸다. "이 데이터는 어디에 저장할까?", "이 로직은 누가 승인해야 하지?" 이런 질문이 하루를 지연시켰다. 사람의 의사결정을 코드로 바꾸는 방법이 필요했다. 그 해답이 AI Agent 였다. 구체적으로 말하면, 2025년 4월 기술 감사 당시 전체 코드베이스가 요구사항의 5%만 구현된 상태였다. 4년간의 외주 개발과 팀 교체 끝에 남은 것은 사실상 재사용할 수 없는 코드였다. 5월 리셋 이후 새로 시작했지만, 4개국에 분산된 팀이 동시에 움직여야 했기 때문에 의사결정 병목이 심각했다. 한국팀이 아키텍처를 결정해도 중국팀의 프론트엔드 구현까지 전달되는 데 수일이 걸렸고, 태국팀의 비즈니스 요건이 개발팀에 도달할 때 쯤이면 이미 우선순위가 바뀌어 있었다. 2. MCP + MQ + AI의 결합 구조 REINDEERS의 내부 구조는 세 가지 축으로 이루어져 있다. MCP(Multi-Commerce Platform)는 전체 트랜잭션의 뼈대, MQ(Message Queue)는 데이터 흐름의 신경망, AI Agent는 그 신경망을 제어하는 두뇌 역할을 한다. [MCP] -- [MQ Router] -- [AI Agent] -- [Cloud Functions] -- [Data Layer] \ Logging / \ Scheduler / AI는 사람이 하지 않아도 되는 "판단성 업무"를 맡았다. 예를 들어, MQ에 "quote.confirmed" 이...