이 게시물은 Databricks Data + AI Summit 2026 키노트의 Agentic Data 흐름으로 기업 데이터 플랫폼이 AI Agent의 실행 기반으로 진화해야 함을 정리합니다. Agent를 업무에 적용하려면 데이터 연결만으로는 부족하며 컨텍스트(Context)와 제어(Control)가 필요함을 강조합니다. Lakehouse//RT를 통해 데이터를 Lakehouse에 그대로 두고 밀리초 수준 응답 성능을 제공하는 실시간 데이터웨어하우스 방향을 제시합니다. Lakebase를 Serverless Postgres로 두고 자동 확장, scale to zero, 복구 및 Cross-Cloud DR 등으로 운영 데이터와 에이전트 앱을 위한 복원력을 확보합니다. Genie는 자연어 기반 인사이트 제공을 넘어 Genie Ontology로 기업 고유 용어·지표·프로세스를 구조화해 업무 자동화까지 확장하는 방향을 설명합니다. Genie ZeroOps와 App Builder는 운영·개발을 에이전트화하고 권한·보안 기반의 안전한 배포를 지원해 운영 생산성을 높이는 관점을 제시합니다. Omnigent와 OpenSharing을 통해 멀티 에이전트 환경의 거버넌스와 데이터·모델·에이전트·앱의 개방형 공유 생태계를 확장합니다. 결론적으로 모델 성능보다 실시간 데이터 기반, 비즈니스 컨텍스트 구조화, AI 거버넌스 체계 설계가 Agentic AI 성공의 핵심임을 말합니다.