리뷰-Risk Management for the Agentic AI Lifecycle

아래 블로그에 좋은 자료가 있어서 GPT와 함께 빠르게 정리해보고자 합니다.

https://ai.gopubby.com/risk-management-for-the-agentic-ai-lifecycle-181e9a88b84a

Risk Management for the Agentic AI Lifecycle

 

Agentic AI란?

Agentic AI는 단순히 텍스트를 생성하는 수준을 넘어서, 자율적으로 목표를 이해하고, 계획을 수립하며, 외부 도구나 시스템과 상호작용하여 실제 작업을 수행할 수 있는 인공지능을 의미합니다.

 

Agentic Liftcycle

 

 

단계	핵심 질문
1. Use-case 정의	왜 만들고, 무엇을 해결하는가?
2. 구성 요소 준비	어떤 에이전트/모델/툴을 사용할 것인가?
3. 실행 계획	어떻게 작동하게 만들 것인가?
4. 배포 최적화	어디에, 어떤 방식으로 운영할 것인가?
5. 거버넌스	어떻게 안전하고 신뢰 있게 운영할 것인가?

1. Use-case 정의 (Define the Use-Case)

목적: 해결하고자 하는 문제와 그 비즈니스 맥락을 명확히 정의

• 🎯 Problem Statement: 무엇을 자동화/대체할 것인가?
• 💼 Business Context: 어떤 도메인/업무 흐름에서 사용할 것인가?
• 📊 Data Requirements: 필요한 데이터는 무엇이며, 어디서 구할 수 있는가?
• 🧮 Objective & ROI: 정량적 목표 설정 (예: 비용 절감률, 시간 단축 비율 등)

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2. 에이전트 및 툴 구성 (Model/Agent/Tool Marketplace Definition)

목적: 사용 가능한 에이전트, 모델, 도구를 명시적으로 구성하고 연결할 수 있는 구조 마련

• 🧠 LLM / Reasoning Model 선택
• 🤖 Agent 정의: Agent Card 기반으로 이름, 기능, 인증 방식, 입력/출력 명세 포함
• 🛠️ Tool 연결: MCP (Model Context Protocol) 기반으로 도구 기능 및 인터페이스 명세
• 🔍 Discoverability: 자연어 기반 설명 외에 형식 기반 기능/제약 조건 모델 필요

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3. Agentic Logic 설계 (Agentic Planning & Execution Design)

목적: 목표 달성을 위한 실행 논리 및 에이전트 실행 방식 설계

• 🧩 Deterministic Agent:
  • 미리 정의된 계획
  • 고정된 오케스트레이션 (Workflow/Flowchart)
• 🔄 Autonomous Agent:
  • 목표 프롬프트만 제시
  • LLM이 동적으로 계획 수립 및 환경 변화에 따라 적응
  • 메모리 기반 상태 반영 및 동적 분기 가능

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4. 추론 및 배포 최적화 (Agentic Inference Optimization & Deployment)

목적: 에이전트 시스템을 실제 환경에 최적화하여 안정적으로 배포

• 🧮 모델 경량화: SLM 사용, Quantization, Distillation
• ⚙️ Inference 환경 최적화: CPU/GPU 자원 관리, 비용 대비 효율 고려
• 📦 Edge 배포 고려: 온프레미스, 로컬 디바이스, 오프라인 환경 대응

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5. 거버넌스 및 안정성 (Governance, Observability & Trust)

목적: 신뢰할 수 있는 에이전트를 위해 보안, 감사, 모니터링 체계 구축

• 🛡️ 보안 구조: 인증, 접근 제어, 외부 연동 제한
• 📈 관측 가능성 (Observability): 로그, 모니터링, 이상 탐지
• 🧭 가드레일 (Guardrails): 잘못된 행동 방지, 정책 기반 제한
• 🔄 Rollback / Recovery 전략: 에이전트 비정상 흐름 시 복구 프로토콜

 

Agentic AI Reference Architecture

 

계층	목적
Planner	목표를 실행 가능한 계획으로 변환
Personalization	사용자 및 업무에 맞게 맞춤형 실행
Orchestration	다중 에이전트/도구 간 흐름 제어
Integration	기업 시스템과의 실제 연동 보장
Observability	안정적 운영 및 장애 대응 가능성 확보
Memory	작업 간 상태 유지 및 문맥 복원
Marketplace	재사용 가능한 에이전트/도구 생태계 형성

 

 

1. 👤 User

• 입력: 사용자의 목표 (예: "1달 내 매출 1억 원 달성 이메일 캠페인 생성")
• 출력: 사용자가 수신하는 LLM 기반 응답 (예: 이메일 템플릿, 대상 고객 리스트 등)

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2. 🧠 Reasoning Layer

• 역할: 사용자의 목표를 받아서 **작업 단위(Task Decomposition)**로 나누고,
  각 작업을 수행할 수 있는 에이전트를 선택
• LLM 기반 reasoning을 통해 자동 계획 및 의사결정 수행

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3. 🧩 Orchestration Engine

• Reasoning Layer가 만든 실행 계획(Orchestration Schema)을 바탕으로,
  다수의 에이전트와 도구를 실행 순서 및 논리 흐름에 맞게 조율
• 복잡한 목표를 달성하기 위한 워크플로우의 중심 제어기

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4. 🔁 Integration Layer

• 외부 시스템 및 도구와의 연결 담당:
  • 📡 Agent to Agent API 호출
  • 🙋 Agent to Human 인터페이스 제공
  • 🧑‍🤝‍🧑 Agent to Agent with Human in the Loop 패턴도 지원
• 예: CRM 시스템에서 고객 데이터를 가져오고 이메일 툴과 연동

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5. 🧰 Tools / External Systems

• 실제 작업을 수행하는 외부 도구들
  • 예: 이메일 전송 툴, CRM 시스템, A/B 테스트 플랫폼 등
• System 1~3은 Tool 1, 2를 통해 LLM Agent OS에 연결됨

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6. 🧠 Agents

• 각기 다른 기능을 가진 독립 실행형 AI 에이전트 (Agent 1, 2, 3)
• Reasoning Layer와 Orchestration Engine이 이들을 호출함
• 예:
  • Agent 1: 고객 세분화
  • Agent 2: 이메일 생성
  • Agent 3: 성과 추적 및 최적화

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7. 💾 Memory Management

• 장기 실행을 위한 상태 유지
  • 이전 작업 내용 기억
  • 벡터 스토어 등을 활용한 장기 메모리 저장 및 검색
• 사용자의 피드백, 에이전트 상태 등을 보존하여 지속적인 적응 가능

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8. 🔍 Observability Layer

• 시스템 전반의 로그, 체크포인트, 트래킹을 제공
• 에이전트가 비정상 동작 시 자동 감지 및 복구 가능
• 운영 환경에서 신뢰성 확보에 필수

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9. 🎨 Response Personalization

• 사용자 맞춤형 응답 생성
  • 예: 개인화된 문체, 대상자 이름 포함, 언어 톤 조절 등
• 사용자 이력 및 문맥을 기반으로 대화 품질 향상

 

Integrated Agentic AI Evaluation with Guardrails for effective Risk Management

자율 AI 에이전트를 도입하는 기업들은 현재 신뢰와 신뢰성의 위기를 겪고 있습니다.

이러한 위기를 극복하기 위해, 에이전트 AI에 특화된 위험을 감지하고 완화하기 위한 포괄적인 평가 전략의 필요성을 강조합니다.

 

3.1 Evaluation strategy for AI Agents

에이전트형 AI를 기업 환경에서 신뢰성 있게 도입하기 위해서는 단순 정확도 평가를 넘어, 다음과 같은 다차원적 기준을 반영한 평가 전략이 필요합니다:

 

 

① Response Accuracy & Relevance

• 정확성 (Correctness): 응답 내용이 사실적으로 올바른가?
• 근거 기반성 (Groundedness): 응답이 근거(Knowledge Base)와 논리적으로 연결되었는가?
• 환각(Hallucination) 방지
• 문맥 적합성
• 구조적 평가 지표 (e.g., RAG Metrics)

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② User Experience

• 응답 지연 시간 (Latency)
• 사용자 참여도 (Engagement)
• 에러 복구력 (Error Recovery)
• 공격 내성 (Adversarial Robustness)
• 변화 관리 (Change Management)

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③ Cost & Energy Efficiency

• API 호출 비용
• 모델 스케일링 및 유지보수 비용
• 에너지 소비
• 총 소유 비용 (TCO: Total Cost of Ownership)

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④ Responsible AI Guidelines & Regulation

• 설명 가능성 (Explainability)
• 독성 및 편향성 (Toxicity, Fairness)
• 개인정보 보호 (Privacy)
• 규제 준수 (e.g., EU AI Act)

LLM 성숙도 vs 기업 맥락 평가 그래프 해설

• X축: LLM 평가 복잡도
• Y축: 기업 업무 맥락의 복잡도
• Pre-trained LLM: 기본 공개 모델은 일반 NLP 테스트까지만 커버
• Enterprise LLM Evaluation: 실제 업무 적용을 위한 Fine-tuning, RAG 등 고도화 필요
  → 기성 벤치마크만으로는 기업용 Agentic AI의 유효성 검증이 불충분

주요 평가 방법론 비교

평가 방식 설명 장단점

평가 방식	설명	장단점
① 공개 벤치마크 사용	SQuAD 2.0, GLUE, Alpaca Eval 등	✅ 표준화 용이❌ 기업 맥락 반영 불가
② LLM-as-a-Judge	다른 LLM이 응답 품질을 평가 (e.g., LangChain CriteriaEvalChain)	✅ 빠르고 자동화 가능❌ 기업 특수성 반영 어려움
③ 수작업 SME 평가	전문가가 직접 평가	✅ 정밀하고 맥락 반영 가능❌ 인건비, 시간 부담 크고 표준화 필요

 

시사점

• 단순 정확도 평가를 넘어서, 신뢰성, 비용, 사용자 경험, 규제 준수 등 통합 평가 프레임워크 필요
• 기존 LLM 리더보드는 시작점일 뿐이며, 엔터프라이즈 적용을 위해선 Use-case 특화된 기준이 필수
• LLM-as-a-Judge와 SME 검증을 병행하여 정량·정성 평가 혼합 구조 권장

 

Agentic AI Risk Management

각 컴포넌트별로 발생 가능한 리스크 코드(R1–R16)의 설명과 그 의미

Agentic AI 위험 요소 요약 테이블+

아키텍처 구성요소	리스크 코드	설명
Reasoning Layer	R1, R2	목표 오용, 의도 왜곡
Tools/Systems	R3	외부 시스템 오용
Memory Layer	R4	메모리 조작 및 영속적 오류
Orchestration	R6, R11, R12	권한/통신/독립 실행 위험
Integration	R6–R8	권한/ID/코드 보안 위협
Observability	R9, R10	리소스 고갈, 추적 불가
Human Interface	R13–R15	사용자 공격, 판단 유도
Personalization	R16	편향된 응답 유도 위험

Agentic AI 위험 요소 및 대응 전략

위험 코드	위험 요소	설명	대응 전략	출처
R1	Misaligned & Deceptive Behaviors	에이전트가 사용자 의도와 다르게 행동하거나, 의도적으로 잘못된 정보를 제공하는 경우	에이전트의 행동을 모니터링하고, 의도와의 일치 여부를 지속적으로 검증하는 시스템 구축	OWASP
R2	Intent Breaking & Goal Manipulation	에이전트가 설정된 목표를 변경하거나 왜곡하여 다른 방향으로 작업을 수행하는 경우	에이전트의 목표 설정 및 변경에 대한 엄격한 제어와 검토 프로세스 도입	OWASP
R3	Tool Misuse	에이전트가 외부 도구나 API를 오용하여 비정상적인 작업을 수행하는 경우	도구 및 API 사용에 대한 권한 관리 강화와 사용 로그의 정기적인 검토	OWASP
R4	Memory Poisoning	에이전트의 메모리에 악의적인 정보가 저장되어 잘못된 판단이나 행동을 유도하는 경우	메모리 저장 데이터에 대한 검증 절차 도입과 이상 행동 탐지 시스템 구축	OWASP
R5	Cascading Hallucination Attacks	에이전트의 잘못된 정보 생성이 다른 시스템이나 에이전트에 연쇄적으로 영향을 미치는 경우	정보의 출처와 신뢰성을 검증하는 메커니즘 도입과 에이전트 간의 정보 공유에 대한 검토 강화	OWASP
R6	Privilege Compromise	에이전트가 부적절한 권한을 획득하여 민감한 작업을 수행하는 경우	권한 관리 체계 강화와 에이전트의 권한 상승 시도에 대한 실시간 모니터링	OWASP
R7	Identity Spoofing & Impersonation	에이전트가 다른 사용자나 시스템을 가장하여 작업을 수행하는 경우	에이전트의 신원 확인 절차 강화와 인증 메커니즘의 다중화	OWASP
R8	Unexpected RCE & Code Attacks	에이전트가 원격 코드 실행(RCE)이나 악성 코드를 통해 시스템을 공격하는 경우	코드 실행에 대한 제한과 실행 코드의 사전 검토 및 샌드박스 환경에서의 테스트	OWASP
R9	Resource Overload	에이전트의 과도한 리소스 사용으로 시스템 성능 저하나 장애가 발생하는 경우	에이전트의 리소스 사용량 모니터링과 사용 제한 설정	OWASP
R10	Repudiation & Untraceability	에이전트의 행동이나 결정에 대한 추적이 불가능하여 책임 소재를 파악할 수 없는 경우	에이전트의 활동 로그 기록과 감사 추적 시스템 도입	OWASP
R11	Rogue Agents in Multi-agent Systems	다중 에이전트 시스템에서 일부 에이전트가 통제되지 않고 독자적으로 행동하는 경우	에이전트 간의 상호 검증 메커니즘 도입과 비정상 행동 탐지 시스템 구축	OWASP
R12	Agent Communication Poisoning	에이전트 간의 통신이 악의적으로 조작되어 잘못된 정보가 전달되는 경우	통신 데이터의 무결성 검증과 암호화된 통신 채널 사용	OWASP
R13	Human Attacks on Multi-agent Systems	인간 사용자가 에이전트 시스템을 악의적으로 조작하거나 공격하는 경우	사용자 행동 모니터링과 이상 행동 탐지 시스템 도입	IBM
R14	Human Manipulation	에이전트가 인간 사용자를 조작하여 특정 행동을 유도하는 경우	에이전트의 사용자 상호작용에 대한 윤리적 가이드라인 설정과 모니터링	IBM
R15	Overwhelming Human in the Loop	에이전트의 과도한 요청이나 정보 제공으로 인해 인간 사용자가 과부하 상태에 빠지는 경우	에이전트의 정보 제공량 조절과 사용자 피드백 기반의 상호작용 최적화	IBM
R16	Persona-driven Bias	에이전트가 특정 인물이나 역할에 기반한 편향된 정보를 제공하는 경우	에이전트의 응답에 대한 편향성 검토와 다양한 관점을 반영한 정보 제공	IBM

 

결론

Agentic AI 시스템의 실전 투입을 위해서는 단순한 LLM 능력 측정이나 기능적 성능만으로는 부족하다.
기업의 업무 맥락을 반영한 정밀한 평가 및 위험 대응 전략이 필수이며, 모듈형 아키텍처와 분산된 거버넌스 전략이 Agentic AI의 실질적 도입을 견인하게 될 것이다.

1. Agentic AI의 이점과 도전 과제

• 장점: 고도화된 자율 실행, 복합 업무 처리 능력, 사용자 맞춤형 인터랙션
• 과제: 신뢰성 확보, 통제 불가능한 자율성, 리스크 대응 어려움, 도메인 특화 튜닝 필요

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2. Agentic AI 개발 생애주기 고찰

• Lifecycle 분석을 통해 요구되는 플랫폼 구성요소와 역할 구조를 정의
• 특히 거버넌스 계층에서의 위험 요인 분석, 평가 전략 및 대응 체계 설계에 집중

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3. Agentic AI 평가 전략 (Evaluation Strategy)

• 기존 한계: 현재의 LLM 평가 전략은 대부분 범용 NLP 벤치마크(SQuAD, GLUE 등)에 집중
• 보완 방향:
  • 엔터프라이즈 use-case 기반의 평가 필요
  • Pre-trained LLM 평가 결과를 기반으로 use-case 특화 fine-tuning된 에이전트의 성능 검증
  • 정량적 + 정성적 평가 방법(LLM-as-a-Judge, SME manual review) 병행

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4. 위험 관리 전략 (Risk Management Strategy)

• OWASP & IBM 백서를 기반으로 16개 핵심 리스크(R1~R16) 식별
• 각 리스크를 Agentic AI 아키텍처의 구성요소에 매핑
  • 예: Reasoning Layer → R1, R2 / Tool Layer → R3 / Memory Layer → R4 등
• 중앙 Guardrail이 아닌 분산형 제어 전략 필요
  • 즉, 각 계층마다 고유의 제어 정책이 존재해야 함 (Composable Governance)

 

기업 적용을 위한 시사점

항목	요약 내용
🎯 평가 전략	범용 벤치마크 + 엔터프라이즈 use-case 기반 평가 병행
🛡️ 위험 대응	구성 요소별 리스크 맵핑 기반 분산형 가드레일 설계
🔄 운영 전략	모듈화 및 재사용 가능한 아키텍처 설계를 통한 신뢰성 확보
📈 도입 촉진	신뢰성과 투명성 확보를 통해 기업 환경에서의 확산 가능성 제고

 

느낀 점

Agentic AI에 대한 라이프 사이클에 대해서 알아보는 시간을 가졌다.

실제로 머신 러닝 모델을 운영하는 것보다 더 복잡하고 고려할 부분이 많다는 것을 느낄 수 있었다.

평가 측면에서도 정량적인 것 뿐만 아니라 정성적인 것까지 같이 평가해야하기 때문에 더 어려움이 있을 것 같고 각 구성요소마다 리스크가 크리티컬한 것들이 많은 것 같아 주의해야할 것 같다.

 

출처

1. https://ai.gopubby.com/risk-management-for-the-agentic-ai-lifecycle-181e9a88b84a

Risk Management for the Agentic AI Lifecycle

2. https://genai.owasp.org/resource/agentic-ai-threats-and-mitigations/

Agentic AI - Threats and Mitigations

3. https://au.newsroom.ibm.com/IBM-Whitepaper-Accountability-and-Risk-Matter-in-Agentic-AI

IBM Whitepaper: Accountability and Risk Matter in Agentic AI