7장. 거버넌스, AgentOps, 그리고 향후 과제

7. 거버넌스, AgentOps, 그리고 향후 과제

여기까지는 Agentic AI를 “만드는 입장”과 “쓰는 입장”에서 각각 살펴봤습니다.

이제 마지막으로 남는 질문은 이것입니다.

“이 모든 에이전트들이 실제 조직 안에서 안정적으로,

책임 있게, 오래 돌아가게 만들려면 무엇을 준비해야 하는가?”

이 질문이 곧 AgentOps와 거버넌스의 영역입니다.

7장은 이 부분을 하나의 프레임으로 묶고, 앞으로 어떤 실험과 연구가 필요할지까지 정리하는 마무리 장입니다.

7.1 AgentOps 프레임워크

AgentOps를 어렵게 볼 필요는 없습니다.

기존의 DevOps, MLOps에 “에이전트 특유의 요소”가 하나 더 들어갔다고 보면 됩니다.

실무 관점에서 AgentOps 라이프사이클은 다음 다섯 단계로 정리할 수 있습니다.

  • 설계(Design)

  • 구축(Build)

  • 운영(Deploy & Observe)

  • 개선(Improve)

  • 거버넌스(Govern)

각 단계를 조금씩 풀어보면 다음과 같습니다.

1) 설계(Design): 목표·역할·툴·권한 설계

에이전트를 바로 만드는 것이 아니라, 먼저 아래를 명확히 하는 단계입니다.

  • 이 에이전트는 어떤 목표를 위해 존재하는가

  • 사람과 비교했을 때 어떤 역할을 대신하거나 보조하는가

  • 어떤 데이터·툴·시스템에 어디까지 접근할 수 있어야 하는가

  • 실패했을 때 감당 가능한 위험 한계선은 어디까지인가

여기서 중요한 포인트는 “에이전트를 사람 대신”이 아니라

**“사람 팀 안에 들어오는 하나의 역할”**로 설계하는 관점입니다.

2) 구축(Build): 프롬프트, 정책, 에이전트 그래프 구현·테스트

이 단계는 실제 구현과 실험을 포함합니다.

  • 프롬프트와 시스템 메시지, 역할 정의를 설계합니다.

  • MCP·API·툴·런타임(Bun 등)과의 연결을 구성합니다.

  • 에이전트 간의 흐름(그래프, 워크플로)을 코드로 구현합니다.

  • 샌드박스 환경에서 충분히 시뮬레이션하고,

    실패 케이스를 수집합니다.

여기서의 핵심은 “정답 찾기”가 아니라

**“에이전트가 어떤 식으로 실패하는지 패턴을 파악하는 것”**입니다.

3) 운영(Deploy & Observe): 실제 업무 플로우에 연결, 모니터링

에이전트가 실제 업무 플로우에 들어가는 순간부터는 “운영”의 문제입니다.

  • 어떤 팀·업무·권한 범위에 먼저 도입할지 결정합니다.

  • 에이전트가 하는 행동을 로깅하고,

    사람이 검수하는 과정의 패턴을 관찰합니다.

  • 실패 사례, 롤백 사례, “사람이 개입한 순간”들을 기록합니다.

  • Dash·Grafana·전용 대시보드 등을 활용해

    “에이전트 관측 지표”를 만듭니다.

이 단계에서 중요한 것은 **가시성(Observability)**입니다.

“지금 이 에이전트가 조직 안에서 무슨 일을 하고 있는지”를

언제든 확인할 수 있어야 합니다.

4) 개선(Improve): 로그·피드백 기반 튜닝

운영 로그와 사용자 피드백을 바탕으로 에이전트를 고쳐 나가는 단계입니다.

  • 프롬프트, 정책, 워크플로를

    실제 사용 로그를 기준으로 조정합니다.

  • “자주 틀리는 패턴”, “사람이 매번 다시 손대는 구간”을

    우선순위로 두고 개선합니다.

  • 필요하다면 에이전트 역할을 쪼개거나,

    반대로 통합하기도 합니다.

핵심은 **“사람의 피드백을 구조화해서 에이전트 학습 루프로 연결하는 것”**입니다.

단순 “좋아요/별점”을 넘어서,

“어떤 상황에서 어떤 이유로 수정했는지”를 남기는 구조가 중요해집니다.

5) 거버넌스(Govern): 컴플라이언스·보안·감사·셧다운/롤백 전략

마지막 레이어는 거버넌스입니다.

여기서 다루는 질문들은 대략 다음과 같습니다.

  • 이 에이전트는 어떤 규제·정책(내부·외부)에 영향을 받는가

  • 어떤 데이터에 접근할 수 있고, 어떤 데이터에는 절대 접근하면 안 되는가

  • 로그·감사 기록은 얼마나 오래, 어떤 형태로 보관해야 하는가

  • 문제가 발생했을 때

    • 에이전트를 부분적으로 셧다운하거나
    • 특정 기능만 비활성화하거나
    • 특정 시점으로 롤백하는 전략은 어떻게 되는가

이 단계가 탄탄해야, 에이전트 도입이

“실험적으로 쓰다가 그만두는 장난감”이 아니라

조직의 장기 인프라로 자리 잡을 수 있습니다.

7.2 리스크와 규범

Agentic AI는 몇 가지 구조적인 리스크를 안고 있습니다.

이 리스크를 어떻게 다루느냐에 따라

“조직이 에이전트를 얼마나 깊게, 오래 쓰게 될지”가 결정됩니다.

대표적인 리스크를 세 가지로 묶어볼 수 있습니다.

1) 데이터 프라이버시

  • 에이전트가 여러 시스템을 동시에 건드릴 수 있기 때문에

    한 번의 설정 실수로도

    민감한 데이터가 엉뚱한 곳으로 흘러갈 수 있습니다.

  • 외부 모델/서비스를 사용할 경우

    어떤 데이터가 어떤 경로로 나가는지,

    어떤 계약·보호 장치가 있는지 명확히 해야 합니다.

프라이버시를 지키기 위해서는

“어떤 데이터를 사용하지 않을 것인가”에 대한 제한의 설계가

“어떤 데이터를 사용할 것인가”만큼 중요해집니다.

2) 모델·에이전트의 오판

  • LLM 특성상 “그럴듯하지만 틀린 답”을 내놓을 수 있습니다.

  • 에이전트는 여기에 한 단계 더해서

    틀린 판단을 기반으로 실제 행동까지 할 수 있습니다.

따라서 다음이 필요합니다.

  • 높은 위험 영역(보안, 재무, 법률 등)에서는

    에이전트가 “직접 행동”하는 대신

    “초안·제안·요약” 역할에 머무르게 하는 정책

  • 영향 범위가 큰 행동에는

    반드시 사람 승인을 요구하는 두 단계 구조

  • 롤백이 가능한 설계(버전 관리, 변경 이력, 스냅샷 등)

3) 자동화에 따른 조직 내 역할 변화

에이전트 도입은 사람의 일을 바꿉니다.

  • 일부 반복 작업은 사라지거나 크게 줄어듭니다.

  • 대신 설계·검수·조율 같은 역할이 늘어납니다.

이 변화가 “위협”으로만 인식되면

에이전트 도입은 내부 저항에 부딪히기 쉽습니다.

그래서 다음과 같은 규범·커뮤니케이션이 필요합니다.

  • 에이전트는 사람을 대체하는 것이 아니라

    **“팀의 작업 구조를 재구성하는 도구”**라는 프레임

  • 사람에게 남는 역할과 새로운 성장 방향을

    함께 제시하는 HR·조직 설계

  • 에이전트 도입 과정에

    실제 사용자(현장 인력)를 초기에 참여시키는 방식

4) MCP와 Bun이 거버넌스·감사 가능성에 미치는 영향

프로토콜(MCP)과 런타임(Bun)이 오픈 표준·오픈소스로 움직인다는 점은

거버넌스 관점에서 양면성을 가집니다.

긍정적인 면:

  • 오픈 프로토콜과 오픈소스 런타임을 사용하면

    내부 감사·보안 팀이

    “에이전트가 어떤 경로로 어떤 시스템에 접근하는지”를

    더 투명하게 이해하고 검사할 수 있습니다.

  • 특정 벤더 전용 블랙박스보다는

    코드·문서·커뮤니티를 통해

    리스크를 분석하고 도구를 보강하기가 수월합니다.

부정적·주의해야 할 면:

  • 누구나 MCP 서버를 만들고 Bun 기반 코드를 배포할 수 있기 때문에,

    “관리되지 않은 에이전트/서버”가 조직 안에 늘어날 위험도 있습니다.

  • 표준화된 프로토콜은 동시에

    “표준화된 공격 표면”이 될 수도 있습니다.

    예를 들어 MCP를 통해 여러 시스템에 접근하는 공격 벡터가 생길 수 있습니다.

그래서 MCP·Bun 같은 오픈 인프라를 쓸수록,

“무엇을 어떻게 쓰게 허용할지”에 대한 정책과 내부 가이드가

더 중요해지는 방향으로 간다고 보는 것이 자연스럽습니다.

7.3 향후 연구/실험 방향

마지막으로, 실제로 해 볼 만한 연구·실험 축을 정리합니다.

이 부분은 “어디서부터 PoC·파일럿을 설계할 것인가”와도 직결됩니다.

1) 도메인 특화 Agentic 스택에 대한 케이스 스터디

각 도메인마다 “Agentic 풀스택”을 실제로 어떻게 구성할지

케이스 스터디와 파일럿이 필요합니다.

예를 들어:

  • 모빌리티/임베디드 도메인

    • 차량 로그·텔레메트리·OTA·컨테이너 오케스트레이션을

      에이전트가 어떻게 다룰 수 있을지

    • 어떤 작업을 가장 먼저 에이전트에게 넘길 수 있을지

    • 실차·안전 이슈와 어떻게 조화시킬지

  • 보안 도메인

    • SIEM·SOAR·위협 인텔리전스와 결합한

      에이전틱 triage·조사·리포팅 플로우

    • 과도한 자동화로 인한 false positive/negative 리스크 관리

  • 교육 도메인

    • 교사·학생·콘텐츠 제작자 각각에게

      어떤 에이전트 조합이 의미 있는지

    • 평가·피드백·개별 학습 경로 설계에

      에이전트를 어떻게 끼워 넣을지

이런 케이스 스터디는 “스택 구성표 + 실제 조직 이야기”가 함께 있어야 의미가 있습니다.

2) 에이전트 성능/안전성 평가 벤치마크 설계

현재 많은 벤치마크가 “모델 성능” 중심입니다.

Agentic 환경에서는 다음과 같은 벤치마크가 추가로 필요합니다.

  • 멀티스텝 작업을 끝까지 수행하는 완료율

  • 도구 호출·API 상호작용 과정에서의 오류율·회복력

  • 사람의 개입이 필요한 경우

    언제, 어떤 패턴에서 도움을 요청하는지

  • 안전성 관점에서

    정책 위반 시도를 얼마나 잘 감지·회피하는지

이런 지표는 단일 모델이 아니라

“모델 + 에이전트 로직 + 툴 + 정책”을 포함한

전체 시스템 수준에서 평가해야 합니다.

3) 오픈 생태계 속에서 개인·커뮤니티·스타트업의 역할

MCP, Agentic AI Foundation, Bun 등

오픈 표준·오픈소스 기반의 생태계에서는

개인·커뮤니티·스타트업이 할 수 있는 역할이 많습니다.

예를 들면:

  • 특정 도메인에 특화된 MCP 서버/커넥터 개발

  • AgentOps를 돕는 관측·대시보드·정책 관리 도구 제작

  • 교육·커뮤니티 측면에서

    “Agentic 스택을 잘 쓰는 방법”에 대한 베스트 프랙티스 공유

  • 도메인 특화 Agentic 템플릿,

    예: “보안 triage 에이전트 번들”, “모빌리티 로그 분석 에이전트 번들” 등

이 생태계는 “한두 개의 거대 플레이어가 모든 것을 제공하는 구조”보다는,

여러 층위에서 다양한 주체가 모듈을 만들어 올리는 구조로 갈 가능성이 높습니다.

7장은 결국 이런 메시지로 정리할 수 있습니다.

Agentic AI는 모델·프로토콜·런타임만으로 완성되지 않습니다.

**“어떻게 설계·운영·통제하고, 어떤 역할 구조 안에 넣을 것인가”**까지 포함해야 비로소 전체 그림이 완성됩니다.

앞 장들에서 다룬 기술 스택 위에

이 거버넌스·AgentOps·연구 방향을 함께 올려 놓으면,

Agentic AI를 “하나의 제품”이 아니라

**“장기적으로 운영되는 인프라 + 조직 변화의 프로젝트”**로 바라볼 수 있는 기반이 갖춰진다고 볼 수 있습니다.