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Dev.toAI/ML
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Agent Scaffolding 도입을 통한 실행 가시성 및 Tenant Isolation 확보
Three things AI agents keep getting wrong (and why I'm rebuilding the platform from scratch)
AI 요약
Context
LLM의 Tool Calling 능력과 달리 작업 실행을 위한 Scaffolding 계층 부재로 인한 운영 한계 발생. 상태 추적 불가로 인한 Crash 대응 지연 및 다중 사용자 환경의 세션 혼선으로 인한 보안 취약점이 핵심 병목으로 작용.
Technical Solution
- Chat Log 중심의 인터페이스를 Kanban 형태의 Plan View로 전환하여 Agent의 현재 단계와 Block 지점을 시각화하는 구조 설계
- Crash 발생 시에도 중간 상태가 보존되도록 Chain-of-Thought 및 Tool Call Trace를 외부 저장소에 영속화하는 메커니즘 도입
- Multi-user 환경의 계정 혼선을 방지하기 위해 Worker 단위의 Sandbox 및 Tenant-scoped Storage를 통한 엄격한 Isolation 구현
- Planner, Dispatcher, Aggregator로 구성된 메인 Agent 구조와 Sandboxed Worker를 분리하여 실행 안정성 강화
- Self-hostable 및 Open Source 기반 설계를 통해 인프라 제어권을 사용자에게 부여하고 클라우드 의존성 제거
실천 포인트
- Agent 설계 시 단순 채팅창이 아닌 작업 단계별 상태를 확인할 수 있는 상태 바(Status Bar) 구현 검토 - 예기치 못한 Crash 상황에 대비하여 중간 결과물을 영속화하는 Checkpointing 전략 수립 - 공유 환경에서 Agent 운용 시 브라우저 쿠키 및 세션이 사용자별로 완전히 격리되는 Sandbox 구조 적용 여부 확인