AI Agent 붕괴 감지, TCI 지표로 구현한 상태 모니터링 전략

Context

Persistent AI Agent 운용 중 발생하는 성능 저하 및 상태 붕괴 현상 발생. 모델의 예측 오류 에너지를 정밀하게 측정하여 붕괴 시점을 사전에 감지해야 하는 필요성 대두.

Technical Solution

• 예측 오류 에너지(F_total)와 생존 최소 에너지(F_survival)의 차이를 이용한 상태 분석 구조
• 런타임에 따라 증가하는 감도 상수(k)를 통해 에이전트 노화 및 성능 변화를 반영하는 KEstimator 설계
• TCI(Total Collapse Index) 계산기를 통한 에이전트 상태의 정량적 등급화 체계 구축
• Generativity부터 Collapse Imminent까지 5단계(A~F)로 구분한 상태 진단 및 대응 로직 구현
• 등급에 따라 Exploration 확대, Stability mode 전환, Checkpoint 로드 등 단계별 자동 대응 전략 수립

Impact

• TCI 0.60 이상 시 Generativity 단계로 분류
• TCI 0.10 미만 시 Collapse Imminent 단계로 판단하여 즉각적인 Checkpoint 로드 수행

Key Takeaway

에이전트의 내부 상태를 단순 로그가 아닌 에너지 기반의 수치 지표로 추상화하여 시스템 붕괴를 예측하는 관측 가능성(Observability) 설계 원칙.