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Dev.toAI/ML
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Full-Agent 자율성 대신 Deterministic Pipeline과 Governance 중심 설계로의 전환
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AI 요약
Context
단순 데모 수준의 AI Agent가 실제 운영 환경의 복잡한 제약 사항과 충돌하며 발생하는 한계 직면. Durable State 유지 불가, 불투명한 권한 체계, Workflow의 취약성으로 인해 완전 자율형 Agent 도입에 따른 리스크 증가.
Technical Solution
- Full-Agent Sprawl을 배제하고 Deterministic Pipeline에 선택적 Judgment Loop를 결합한 하이브리드 구조 설계
- Replayable Context와 Evidence Chain 구축을 통한 Agent 동작의 추적 가능성 및 Auditability 확보
- Scoped Access와 Enforceable Policy Boundary 설정을 통한 Device-level 및 System-level Trust Boundary 정의
- Exception Queue와 Retry Logic, Backpressure 제어를 포함한 인프라 수준의 안정성 레이어 도입
- Multi-tenant Trust Boundary 및 Strong Isolation 설계를 통한 런타임 보안 강화
실천 포인트
- 완전 자율형 Agent 대신 결정론적 워크플로우와 LLM 판단 레이어의 분리 설계 검토 - Agent 권한 부여 시 최소 권한 원칙(Least Privilege)에 기반한 Scoped Credentials 적용 - 장애 복구를 위한 상태 저장(Durable State) 및 롤백(Rollback) 메커니즘 구현 여부 확인 - 운영 가시성 확보를 위한 감사 로그(Audit Log) 및 실행 컨텍스트 재현 기능 구축