인간 판단 기반의 Policy Ledger를 통한 점진적 Autonomy Gate 설계

Hermes Autonomy Substrate: compiling my judgment into a removable approval gate

signalscout2026년 5월 27일4분intermediate

AI 요약

Context

단순한 기억 기반 AI가 아닌 인간의 의사결정 패턴을 명시적 정책으로 변환하여 자동화하는 체계의 부재. 모든 워크플로우에서 인간을 배제하는 위험한 전환 대신 저위험 작업부터 단계적으로 자동화하는 제어 기전 필요.

데이터 성격에 따른 Corpus Partitioning을 통해 최근 3~10일의 Hot corpus 중심 Policy 추출 구조 설계
Source of Truth를 Runtime Skill이 아닌 Policy Ledger와 증거 데이터로 정의하여 결정 과정의 추적성 확보
review_required에서 shadow_auto, limited_auto로 이어지는 단계적 Approval Gate Migration 경로 구축
Local-first 접근 방식을 통한 localStorage 기반의 정적 아키텍처 설계로 초기 검증 속도 극대화
Deterministic Keyword Matching 및 Redaction Check를 적용하여 보안 민감 정보 유출 방지 로직 구현
Hermes Agent를 활용하여 비정형 판단 데이터를 정형화된 Seed Policy(YML)로 컴파일하는 파이프라인 구축

실천 포인트

1. 자동화 대상 작업을 위험도와 비용(Rollback 가능 여부, 비용 발생 여부)에 따라 분류했는가

2. AI의 결과물을 그대로 사용하는 대신, 수정 가능한 Policy Ledger라는 중간 계층을 두었는가

3. 'Shadow Mode'를 도입하여 실제 적용 전 예측 결과와 인간의 판단 일치도를 측정하는 단계가 있는가

4. 보안 민감 데이터(Credentials, Private Path)를 필터링하는 Deterministic Redaction 로직을 포함했는가

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