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Unified Policy Layer 및 Context Lake 기반의 AI Agent 거버넌스 체계 구축
Agents, context, and guardrails on a unified platform
AI 요약
Context
분산된 툴과 위키로 인한 정보 파편화로 AI Agent가 운영 환경에서 부정확한 추론을 수행하는 위험 존재. 기존의 단순 RAG 방식으로는 서비스 소유권 및 토폴로지와 같은 실시간 Ground Truth를 확보하기 어려운 한계 직면.
Technical Solution
- Catalog 및 Integrations를 통합한 Context Lake 구축을 통한 Graph-backed 단일 진실원 확보
- Human과 AI Agent가 동일한 Policy Layer를 공유하여 채널과 상관없이 일관된 권한 제어 및 승인 프로세스 적용
- MCP(Model Context Protocol) 기반 IDE 통합으로 대시보드와 개발 환경 간의 액션 일관성 유지
- 단순 코드 생성을 넘어 인프라 변경, 티켓 생성 등 운영 액션에 대한 Audit Trail 강제 설계
- 모델의 성능 개선보다 플랫폼 하이진(Platform Hygiene) 강화에 집중하여 Agent의 자의적 추론 가능성 제거
실천 포인트
1. AI Agent에게 부여할 권한을 기존 Human Operator의 RBAC 시스템과 통합했는가?
2. RAG를 넘어 서비스 의존성과 토폴로지를 표현할 수 있는 Graph 기반 Context Store를 보유했는가?
3. IDE, CLI, Console 등 모든 인터페이스가 동일한 Guardrail API를 호출하는 구조인가?
4. Agent의 모든 액션이 감사 가능한 Audit Trail로 기록되며 승인 프로세스를 거치는가?