피드로 돌아가기
Dev.toAI/ML
원문 읽기
Policy Engine 및 Risk Scoring 기반의 Agentic AI 거버넌스 아키텍처 설계
AI Governance and Agentic AI Building Trustworthy Autonomous Systems
AI 요약
Context
기존의 수동적 AI 모델과 달리 스스로 목표를 설정하고 도구를 실행하는 Agentic AI의 등장으로 인한 제어 불능 리스크 증대. 모든 단계에서 인간의 검토를 전제로 했던 기존 거버넌스 프레임워크로는 자율적 의사결정에 따른 불투명성과 공격 표면 확장을 해결하기 어려운 한계 발생.
Technical Solution
- User Request와 Task Planner 사이에 Policy Engine을 배치하여 조직 규칙 기반의 의도 검증(Intent Validation) 수행
- Tool Registry를 통한 API 및 시스템 접근 권한을 제한하여 자율 실행 단계의 보안 취약점 최소화
- 실행 결과물에 대해 PII 노출, 재무적 영향, 운영 리스크를 합산한 Risk Scoring 메커니즘 적용
- 설정된 Risk Threshold 초과 시 Human Review Queue로 즉시 에스컬레이션하는 제어 루프 설계
- 모든 의사결정 경로를 세션 단위로 기록하는 Audit Trail 구축을 통한 사후 추적성 및 책임 소재 명확화
- 저위험 작업은 빠른 체크, 고위험 작업은 심층 분석을 수행하는 Tiered Governance 전략으로 Latency 최적화
실천 포인트
- 에이전트 실행 전 단계에 Policy Engine을 통한 Intent 검증 로직이 포함되었는가 - Tool Registry를 통해 에이전트가 접근 가능한 API 범위가 최소 권한 원칙(Least Privilege)으로 제한되었는가 - Output Validator가 PII 노출 및 비즈니스 리스크를 정량적으로 산출하는 Scoring 로직을 갖추었는가 - 위험도에 따라 Human-in-the-loop가 개입하는 에스컬레이션 경로가 정의되었는가 - 모든 툴 호출과 정책 결정 과정이 Audit Log에 기록되어 재현 가능한가