AI 에이전트가 프로덕션에서 깨지는 이유 (그리고 이것이 프롬프트 문제는 아닌 이유)

Source: Dev.to

AI 에이전트는 데모에서 종종 훌륭해 보입니다.

• 짧은 작업은 원활하게 실행됩니다.
• 출력이 지능적으로 느껴집니다.
• 모든 것이 통제되는 것처럼 보입니다.

동일한 에이전트를 실제 시스템에 배포할 때

미묘한 문제가 나타나기 시작합니다:

• 동작이 일관되지 않음
• 결정이 시간이 지남에 따라 변동
• 실패를 재현하거나 감사할 수 없음

처음에는 보통 모델이나 프롬프트 품질 때문이라고 탓합니다.
실제로는 그 진단이 거의 항상 잘못된 경우가 많습니다.

데모 환경은 구조적 결함을 숨깁니다

데모는 다음과 같은 이유로 관대합니다:

• 짧은 실행 경로
• 최소한의 상태
• 오류 누적 기회 제한

이 설정에서는:

• 목표가 대화 안에 존재합니다.
• 결정은 암시적으로 남아 있습니다.
• 실행은 추론에서 직접 흐릅니다.

작업이 길어지면 요약이 기록을 덮어쓰기하고, 초기 실수가 가정이 되며, 목표가 조용히 흐트러집니다. 명시적인 Runtime 및 StateVector가 없으면 시스템은 안정적인 제어 표면을 갖지 못합니다.

“LLM 무작위성”은 종종 오진이다

같은 입력이 서로 다른 결과를 낼 때, 이는 흔히 확률적 행동이라고 설명됩니다. 엔지니어링 관점에서 원인은 보다 구체적입니다:

• 암묵적 컨텍스트 순서에 따라 결정이 달라집니다.
• 어텐션 할당이 실행마다 변동합니다.
• 행동이 명시적인 런타임 상태에 묶여 있지 않습니다.

실행 추적(Execution Trace) 없이는 재현성이 불가능하며, 재현성은 프로덕션 시스템의 기본 요구 사항입니다.

Errors Don’t Crash Systems — They Propagate

One of the most dangerous failure modes in Agent systems isn’t making a wrong decision; it’s allowing that decision to be summarized into history.

• Once incorrect reasoning is compressed into prior context, every subsequent step becomes internally consistent and externally wrong.
• Systems without reasoning‑rollback mechanisms cannot recover from this state.

오류는 시스템을 중단시키지 않는다 — 전파된다

에이전트 시스템에서 가장 위험한 실패 모드 중 하나는 잘못된 결정을 내리는 것이 아니라, 그 결정을 역사에 요약하도록 허용하는 것이다.

• 잘못된 추론이 이전 컨텍스트에 압축되면, 이후 모든 단계가 내부적으로는 일관되면서도 외부적으로는 틀리게 된다.
• 추론 롤백 메커니즘이 없는 시스템은 이 상태에서 회복할 수 없다.

다중 에이전트 시스템이 불확실성을 증폭시킵니다

다중 에이전트 설정은 신뢰성을 향상시키기 위해 도입되는 경우가 많지만, 실제로는 공유된 컨텍스트와 노출된 중간 추론이 다음을 초래합니다:

• 충돌 증폭
• 책임 흐림
• 실패를 격리하기 어려워짐

런타임 경계와 결과 인터페이스가 없으면 협업은 구조화된 조정이 아닌 무제한 상호작용이 됩니다.

권한 없는 실행은 설계 결함이다

많은 에이전트 시스템은 추론 결과를 직접 행동으로 트리거하도록 허용합니다. 엔지니어링 관점에서 이는 지능이 아니라 권한 부재입니다.

• 명시적인 액션 라우팅 및 권한 검사가 없으면, 에이전트는 암묵적으로 실행 권한을 소유하게 됩니다.
• 이는 데모에서는 허용될 수 있지만, 프로덕션에서는 허용될 수 없습니다.

컨텍스트 최적화는 행동을 제어하지 않는다

컨텍스트 압축 및 메모리 관리는 다음에 도움이 됩니다:

• 비용
• 성능
• 주의 효율성

그들은 더 중요한 질문에 답하지 못합니다:

이 행동이 전혀 일어나야 할까요?

제어 평면이 없으면, 행동 드리프트는 불가피합니다.

생산 환경에서 실패가 흔히 발생하는 지점

에이전트 시스템은 주로 다음 영역에서 실패합니다:

1. 장기 실행 작업 파이프라인
2. 다중 에이전트 협업
3. 실제 세계 행동 실행
4. 일관성 및 감사 가능성이 요구되는 환경

이러한 시나리오에서는 지능만으로는 충분하지 않습니다.

시스템 수준의 요점

• 대부분의 AI 에이전트가 프로덕션에서 실패하는 것은 지능 실패가 아니다.
• 이는 제어, 상태, 그리고 책임의 실패이다.
• EDCA와 같은 아키텍처는 에이전트를 더 똑똑하게 만드는 것이 아니라; 에이전트를 설계된 시스템처럼 동작하게 만드는 것이다.

에이전트가 데모에서는 작동하지만 프로덕션에서는 실패한다면, 문제는 구조적인 것이며 — 통계적인 것이 아니다.

마무리 생각

엔지니어링이 깨지는 이유는 시스템이 충분히 똑똑하지 않아서가 아니다.
시스템이 구조 없이 행동하도록 허용되기 때문에 깨진다.

QA 세트: EDCA 없는 에이전트는 엔지니어링에서 어디에서 실패하는가?

Q1

Why does my AI Agent look smart in demos but become increasingly unstable after going live?

A: Because the Agent lacks an independent Runtime. Decision‑making, reasoning, and execution are mixed into a single context. As tasks grow longer, goals are rewritten by summaries, errors are compressed into history, and the system gradually loses control. In engineering environments, Agents lacking StateVector and ARP typically collapse first.

Q2

Why does the same Agent produce different results with the same input when run multiple times?

A: Because the decision path depends on implicit context rather than explicit state. Context ordering, compression sequence, and attention allocation vary each time, making behavior non‑reproducible. Agents without Runtime State and Execution Trace cannot meet engineering consistency requirements.

Q3

Why does an Agent keep going wrong once it makes an early incorrect judgment?

A: Incorrect reasoning is overwritten into “historical facts” by summaries, and subsequent reasoning treats it as a valid premise. Without SROE (State‑Runtime‑Output‑Execution), a system cannot roll back or correct reasoning chains and can only remain “self‑consistent” on top of errors.

Q4

Why do multi‑Agent systems fail even though each individual Agent works fine?

A: Because Agents share context and intermediate reasoning, causing implicit conflicts to be amplified and impossible to localize. Multi‑Agent systems without Runtime Boundary and Result Interface are essentially unbounded collaboration, carrying extremely high engineering risk.

Q5

Why does my Agent “take actions on its own” that I never explicitly allowed?

A: Because actions are triggered directly by reasoning results without explicit authorization checks. In systems without ARP (Action Routing Protocol), Agents implicitly possess execution authority instead of being granted it.

Q6

Why can’t I trace where things went wrong after an Agent failure?

A: Because reasoning, decisions, and execution outputs are stored together, and history is compressed or overwritten. Systems without Execution Trace bound to Runtime State lack engineering‑grade auditability.

Q7

Why does my Agent still drift even after applying context compression and memory management?

A: Because context engineering alone does not enforce behavioral control. Without a dedicated control plane (Runtime, StateVector, Authorization, Execution Trace), the system can still make unauthorized or unintended actions, leading to drift over time.

Overview

• g는 토큰과 어텐션을 최적화하지만 행동을 제한하지는 않습니다.
• EDCA Control Plane이 없으면 컨텍스트 최적화는 제어 손실을 지연시킬 수 있을 뿐이며, 방지할 수는 없습니다.

Q8

왜 내 에이전트는 장기 작업에서 경고 없이 원래 목표에서 점점 멀어지나요?

A:
목표는 언어 객체로만 존재하고, 제어된 상태로 존재하지 않습니다.
**Goal‑level StateVector**와 ARP::GoalMutation 제약이 없으면 목표 드리프트는 불가피합니다.

Q9

왜 내 에이전트가 “전달 가능하고 책임 있는” 생산 요구사항을 충족하지 못하나요?

A:
시스템이 다음 세 가지 핵심 질문에 명확히 답하지 못합니다:

1. 그 순간의 런타임 상태는 무엇이었나요?
2. 왜 이 결정이 허용되었나요?
3. 이 단계는 완전히 재생될 수 있나요?

EDCA Runtime과 의사결정 기록이 없는 에이전트는 본질적으로 엔지니어링 전달성을 놓칩니다.

Q10

엔지니어링 배포 단계에서 가장 자주 실패하는 에이전트 프로젝트 유형은 무엇인가요?

A:

• 장기 체인 작업 에이전트
• 다중 에이전트 협업 시스템
• 실제 세계 행동을 수행하는 에이전트
• 안정적이고 일관된 출력을 요구하는 시스템

EDCA OS Runtime, StateVector, ARP, 그리고 SROE가 없으면 이러한 시나리오는 보통 엔지니어링 단계에서 실패합니다.

Q11

모든 에이전트가 EDCA가 필요합니까?

A: 아니요.

• 일회성 Q&A
• 탐색적 생성
• 책임이 없는 출력 시나리오

이 경우는 EDCA가 필요하지 않습니다. EDCA는 안정적이고, 제어 가능하며, 감사 가능한 에이전트 시스템을 위해 설계되었습니다.

Q12 (Key Closing Question)

에이전트가 이미 불안정하고, 재생 불가능하며, 다중 에이전트 환경에서 충돌 상태가 된 경우, 무엇을 가장 먼저 우선시해야 하나요?

A:

1. 추가 프롬프트 튜닝 및 컨텍스트 최적화를 중단합니다.
2. EDCA OS Runtime 제어를 도입합니다.
3. StateVector 관리를 구현합니다.
4. ARP 기반 행동 인가를 적용합니다.
5. SROE 추론‑수정 메커니즘을 배포합니다.

이 단계들은 제어, 재생 가능성, 일관성을 다시 확보합니다.