SOVIGL 도입을 통한 AI Agent Governance 레이어 구축 및 컴플라이언스 자동화

Context

AI Agent가 결제나 데이터 수출 등 실제 액션을 수행할 때 권한 검증과 실행 기록을 남기는 메커니즘의 부재. 기존 Agent 프레임워크의 단순 실행 구조로 인한 Audit Trail 및 Explainability 확보의 어려움.

Technical Solution

• Agent와 Action 실행 단계 사이에 Policy Enforcement Layer를 배치한 인터셉터 구조 설계
• evaluate API를 통한 action 및 context 기반의 실시간 정책 검증 로직 구현
• decision status를 approved, pending, blocked의 세 가지 상태로 구분하여 Human-in-the-loop 워크플로우 지원
• Decision ID, Risk Score, Policy Version을 포함한 불변의 Audit Log 생성 체계 구축
• LangChain Tool 인터페이스에 Governance 로직을 래핑하여 기존 Agent 아키텍처 변경 없이 통합
• EU AI Act 및 NIST AI RMF 등 글로벌 규제 준수를 위한 구조적 증거 생성 자동화