AI 에이전트 세션의 투명성 확보를 위한 Tamper-evident 증거 포맷 AGEF 설계

AGEF explained: a portable evidence format for AI agent sessions

Radoslav Tsvetkov2026년 5월 6일9분advanced

AI 요약

Context

AI 에이전트의 코드 생성 및 실행 결과에 대한 사후 검증 체계 부재로 규제 대응 및 감사에 어려움 발생. 벤더별로 상이한 데이터 포맷과 이식성 부족으로 인해 일관된 증거 수집 및 위변조 방지 메커니즘 구현이 불가능한 한계 직면.

Technical Solution

Cryptographic Linkage 기반의 이벤트 체이닝을 통한 데이터 위변조 방지 구조 설계
Content-addressed Storage 방식을 채택하여 objects/ 디렉토리에 해시 기반 페이로드 저장 및 중복 제거 효율화
Canonical CBOR 인코딩과 Length-delimited Framing을 적용하여 데이터 결정성 확보 및 일부 손상 시 부분 복구 가능성 구현
manifest.json, events.bin, objects/의 3계층 구조로 분리하여 메타데이터와 이벤트 스트림, 실제 데이터를 격리한 Bundle 아키텍처 설계
EventKind와 AttemptStatus를 Closed Set으로 정의하여 서로 다른 구현체 간의 의미론적 해석 일치 보장
Sentinel Payload 도입을 통해 데이터 삭제(Redaction) 이력을 명시적으로 남기면서도 체인 무결성을 유지하는 감사 추적 로직 구현

실천 포인트

- AI 에이전트 로그 설계 시 단순 텍스트가 아닌 해시 기반의 이벤트 체이닝 구조 검토 - 다양한 환경에서의 호환성을 위해 JSON 대신 Canonical CBOR 같은 표준 이진 포맷 도입 고려 - 데이터 삭제 요청 대응을 위해 원본 해시와 삭제 사유를 포함하는 Sentinel 레코드 패턴 적용 - 시스템 간 해석 차이를 방지하기 위해 핵심 상태 값(Status)을 Open set이 아닌 Closed set으로 엄격히 제한

태그

#Tamper-evident #AI Governance #CBOR #Content-Addressed Storage #Event Sourcing

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