YAML 기반 ACL 설계를 통한 AI Agent 설정 Drift 원천 차단

I built a tiny CI tool to keep AI agent configs from drifting in my repo

Ramanpreet Singh2026년 5월 5일2분intermediate

AI 요약

Context

AI Agent의 권한 및 도구 사용 규칙이 Notion, README 등 분산된 문서에 존재하여 실제 실행 환경과 설정 간의 Drift 발생. CI 파이프라인 내 검증 단계 부재로 인한 런타임 예외 및 보안 리스크 증대.

규칙의 코드화: 분산된 설정을 YAML 기반의 Registry 구조로 통합하여 Git Repo 내 단일 진실원(Single Source of Truth) 확보
CI 기반 정적 검증: Python Validator를 통해 ACL 미승인 도구 사용 및 Call Graph 위반 사항을 배포 전 사전 탐지
Runtime Guard 도입: Agent Runner에 내장된 AgentOpsGuard 모듈을 통한 실행 시점의 PolicyDenied 예외 처리
Evidence Field 강제: 이메일 전송, 배포 등 민감 액션 수행 시 필수 증빙 필드 존재 여부를 검증하는 제약 조건 설정
최소 의존성 설계: 외부 라이브러리 없는 Pure Python 구현으로 도입 장벽 최소화 및 가벼운 실행 환경 유지

실천 포인트

1. Agent별 허용 도구 리스트(ACL)를 YAML로 정의했는가

2. Agent 간 상호 호출 관계를 Call Graph 형태로 관리하는가

3. CI 단계에서 설정 파일과 실제 구현 코드 간의 정합성을 검증하는가

4. 런타임에서 정책 위반 시 즉시 차단하는 Guard 로직이 포함되었는가

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