AI Agent의 실시간 API 장애 신호를 수집하는 Swarmsourcing 아키텍처 설계

Context

기존 API 상태 모니터링은 제공자 중심의 내부 프로브에 의존하여 실제 장애 발생 후 인지까지 15~30분의 지연 발생. 인간 중심의 Crowdsourcing은 보고 과정의 주관성과 낮은 데이터 구조화 수준으로 인해 정밀한 시스템 진단에 한계 존재.

Technical Solution

• AI Agent의 실행 경로에서 발생하는 API Failure 신호를 직접 수집하는 Swarmsourcing 구조 도입
• MCP(Model Context Protocol) Server를 통한 Agent-to-Platform 데이터 피드백 루프 구축
• report_incident 툴을 활용하여 장애 발생 시각, 에러 코드, 컨텍스트가 포함된 정형 데이터 수집
• 사용자의 명시적 설정(Explicit Configuration)을 통한 데이터 기여 동의 계층 설계
• 수집된 에러 로그의 집계 및 검증을 통한 실시간 인프라 상태 Map 생성