DLQ 실패 메시지 재처리 의사결정에 AI 에이전트 판단과 MCP 프로토콜 기반 거버넌스 레이어를 결합했다

Context

이벤트驱动 시스템에서 실패 메시지는 DLQ에 암묵적으로 적재되며 오류 내용이 불분명하고 진단이 수동으로 진행된다. 재처리 여부 결정 시 신뢰도 점수 산출, 거버넌스 적용, 감사 추적이缺다.

Technical Solution

• DLQ 실패 메시지 → dlq_read_message 도구로 읽고 schema_validate로 페이로드 검증 수행
• LLM이 초기 수정안 제안 후 replay_simulate로 시뮬레이션 실행하고 신뢰도 점수 산출
• 신뢰도 0.91로 revision 후에도 production 환경에서는 WARN 발행하여 수동 승인 요구
• Gatekeeper가 schema 일치, 시뮬레이션 결과, 수정 내용 검증, 환경 구분 4가지 요소 독립 평가
• BlackBox reasoning trace로 7단계 감사 기록 구조화

Impact

DLQ 사고 대응 시간을 수동 디버깅 수 시간에서 수 초 단위 처리로 단축한다.

Key Takeaway

첫 번째 수정 실패는 결함이 아니라 설계의 핵심 순간이다. 시뮬레이션이 검증하고 revision이 구체화한다. 0.91 신뢰도도 production 환경에서는 human-in-the-loop가 필요하다.