Agent 책임 추적을 위한 Run Record 기반 Control Plane 설계

Context

단일 실행 성공 중심의 AI Agent 데모와 달리, 실제 운영 환경에서는 다수 Agent의 복잡한 상호작용으로 인한 실패 분석이 핵심 과제로 부상. 기존 OpenTelemetry 기반 Trace는 실행 경로(Execution) 설명에 치중하여, Agent의 결정 근거와 도구 사용 책임(Responsibility)을 규명하는 데 한계가 있음.

Technical Solution

• Trace와 구분되는 Agent Run Record 도입을 통한 실행 상태의 스냅샷 및 책임 추적 구조 설계
• MCP(Model Context Protocol) 서버 및 도구 호출 시 Schema, Argument, Side-Effect를 명시하여 도구 경계를 운영 경계로 정의
• Multi-agent 환경의 Handoff 분석을 위해 Parent-Child Run ID 및 Supervisor 관계를 포함한 계층적 추적 체계 구축
• Approval State 및 Input/Output Reference 관리를 통한 Side-effect 발생 전후의 거버넌스 확보
• 단순 로그 덤프가 아닌 RunId, TurnId, PromptVersion, ToolRegistry 등 정형화된 Schema 기반의 검사 가능(Inspectable) 레코드 생성
• Local Control Plane 구축을 통해 불투명한 Chat Window 형태의 인터페이스를 가시적인 Audit Trail 체계로 전환