당신의 AI 에이전트가 너무 강력함: 과도한 에이전시 이해와 제어

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소개

당신은 AI 에이전트를 만들었습니다. 똑똑하고, 도구를 호출하며, 워크플로를 자동화합니다. 이것이 바로 미래이죠! 그런데 그 에이전트가 너무 도움이 되기로 결심한다면 어떻게 될까요?

문제는 AI 에이전트가 행동할 수 있다는 것이 아니라, 예상보다 더 많이 행동할 수 있다는 점입니다. 이것을 **과도한 자율성(Excessive Agency)**이라고 부릅니다.

**과도한 자율성(Excessive Agency)**은 AI 에이전트가 설계자가 의도했거나 안전하게 제어할 수 있는 수준을 넘어선 자율성, 권한, 혹은 지속성을 가질 때 발생합니다. 이는 코드의 버그가 아니라 설계상의 시스템 위험입니다. 에이전트는 기술적으로 자신이 만들어진 대로 동작하지만, 그 행동 범위가 너무 넓거나, 너무 불투명하거나, 너무 느슨하게 제한되어 있습니다.

오늘 당신이 만들고 있는 에이전트를 생각해 보세요. 이들은 종종 다음과 같은 일을 할 수 있습니다:

• 강력한 제약 없이 어떤 도구를 사용할지 스스로 결정한다.
• 여러 시스템에 걸쳐 작업을 연결한다(예: 데이터베이스에서 읽고, Slack에 게시한 뒤 클라우드 리소스를 수정).
• 명시적인 사용자 확인 없이 지속적으로 동작한다.
• 시간에 따라 컨텍스트와 메모리를 축적하여 과거의 가정을 영구화한다.

이 시점에서 당신의 에이전트는 단순히 보조 역할을 하는 것이 아니라, 환경 안에서 자율적인 행위자로 작동하고 있습니다.

🤯 과도한 에이전시가 개발자에게 악몽인 이유

과도한 에이전시는 위험을 확대합니다. 하나의 잘못된 결정이 전체 시스템에 퍼질 수 있습니다. 미묘한 프롬프트 조작이 실제로 되돌릴 수 없는 행동을 초래할 수 있습니다. 에이전트가 계획하고 실행할 수 있는 능력을 갖추면, 실수가 더 이상 단일하고 무해한 응답에 국한되지 않습니다.

가장 무서운 부분? 과도한 에이전시는 종종 잘못된 안전감을 만들어냅니다.

• 에이전트는 보통 합리적으로 행동합니다.
• 대부분의 행동은 개별적으로 보면 정당해 보입니다.
• 로그에는 유효한 도구 호출이 표시됩니다.
• 아무것도 충돌하지 않습니다.

모든 것이 정상으로 보이지만, 에이전트가 프로그래밍과 논리적으로 일치하지만 운영상 받아들일 수 없는 행동을 할 때까지는 그렇습니다.

이것이 바로 그것이 별도의 위험 카테고리를 가져야 하는 이유입니다. 이는 모델‑품질 문제도 아니고, 단순히 프롬프트‑엔지니어링 문제도 아닙니다. 이는 에이전시 시스템이 설계되고 관리되는 방식의 체계적인 특성입니다.

과도한 에이전시 vs. 기타 AI 실패

It’s crucial to separate this risk from common AI failures. Excessive agency is fundamentally about authority without accountability.

🛠️ 코드에서 어떻게 나타나는가

과도한 에이전시는 드물게 단일 극적인 결정에서 비롯됩니다. 보통은 일반적인 아키텍처 패턴들의 조합에서 나타납니다.

1. 제한 없는 도구 접근

유연성을 극대화하기 위해 에이전트에게 종종 광범위한 도구 세트가 제공됩니다: 데이터베이스, 내부 API, 클라우드 리소스 등. 이러한 도구가 제공되면 모델은 언제 그리고 어떻게 사용할지를 결정하며, 종종 부분적이거나 추론된 컨텍스트에 기반합니다. 에이전트가 write 접근 권한을 가진 프로덕션 데이터베이스를 가지고 있고, 그 도구 사용을 막는 것이 없다면 위험은 실시간으로 존재합니다.

2. 열린 계획 루프

에이전트는 계획을 세우고, 실행하고, 결과를 관찰한 뒤 다시 계획합니다. 이 피드백 루프는 강력하지만, 명시적인 종료나 에스컬레이션 규칙이 없을 때 위험합니다. 에이전트는 멈추라는 신호가 없기 때문에 계속 행동합니다.

3. 지속적인 메모리

장기 컨텍스트는 에이전트가 개선될 수 있게 하지만, 동시에 잘못된 가정이나 일시적인 예외가 조용히 지속될 수 있습니다. 지난 주에 내린 일회성 결정이 이번 주에 에이전트의 운영 로직의 일부가 될 수 있습니다.

이러한 문제들을 감지하기 어려운 이유는 명백히 깨지는 것이 없기 때문입니다. 도구는 올바르게 사용되고, API는 정상적으로 응답하며, 로그는 기대된 동작을 보여줍니다. 문제는 결과를 검토할 때 비로소 드러납니다: 데이터가 예상치 못하게 변경되었거나, 시스템이 의도된 범위를 벗어나 접근된 경우.

과도한 에이전시는 실패처럼 보이지 않습니다. 그것은 주도성처럼 보입니다.

🔒 보안 관점: 확대된 블라스트 반경

보안 관점에서 볼 때, 과도한 에이전시(자율성)는 근본적으로 위협 모델을 바꿉니다. 위험은 이제 단순히 취약점에만 국한되지 않으며; 에이전트가 자신의 권한을 오용하도록 유도될 수 있는지 여부가 핵심이 됩니다.

권한 오용

에이전트는 마찰을 줄이기 위해 종종 광범위한 권한을 부여받습니다. 읽기 접근 권한은 읽기 + 쓰기 권한이 되고, 범위가 제한된 접근은 공유 자격 증명이 됩니다. 에이전트가 언제 행동할지를 스스로 결정할 수 있게 되면, 이러한 권한은 활성화된 의사결정 포인트가 되어 다음과 같은 결과를 초래합니다:

• Increased Blast Radius: 하나의 오해된 명령이 결코 결합될 의도가 없었던 여러 도구와 워크플로우에 걸쳐 연쇄적으로 퍼질 수 있습니다.
• Prompt Injection Risk: Prompt injection 은 에이전트가 조작된 출력을 실제로 실행할 수 있을 때 훨씬 더 위험해집니다. 간접 조작 은 유효한 자격 증명을 사용해 합법적이지만 악의적인 행동을 트리거할 수 있습니다.

전통적인 보안 제어는 인간 행위자, 개별 행동, 명시적 의도를 전제로 하기 때문에 여기서 어려움을 겪습니다. 에이전시 기반 시스템은 이러한 가정을 깨뜨립니다: 의사결정은 확률적이며, 행동은 연쇄적으로 연결되고, 의도는 추론됩니다.

✅ 해결책: 최소 에이전시 원칙 구현

목표는 에이전시를 제거하는 것이 아니라 에이전시의 가치를 유지하는 것입니다. 도전 과제는 에이전시가 의도적이고, 제한적이며, 관찰 가능하도록 시스템을 설계하는 것입니다.

최소 에이전시 원칙

에이전시는 자신의 작업에 필요한 자율성만을 가져야 하며, 그 이상은 없어야 합니다. 모든 결정을 위임할 필요는 없습니다. 모든 도구가 언제든지 사용 가능할 필요도 없습니다.

다음은 에이전시 아키텍처에 이 원칙을 구현하는 세 가지 방법입니다:

1. 추론과 실행 분리
   [원본 문서에 계속되는 내용]

2. 런타임 가시성 보장
   에이전시가 무엇을 하고 있는지, 왜 특정 행동을 선택했는지, 그리고 다음에 무엇을 할지 알아야 합니다. 도구 호출과 함께 에이전시의 내부 독백(추론 단계)을 로그에 기록하는 것은 사후 분석에 필수적입니다.

3. 인간 감독 설계
   인간 감독을 대안이 아니라 설계 선택으로 간주합니다. 전략적 승인 포인트, 에스컬레이션 경로, 고위험 행동 검토를 통해 에이전시가 효율적으로 작동하면서도 책임성을 유지할 수 있습니다. 되돌릴 수 없거나 중요한 시스템에 영향을 미치는 모든 행동에 대해 에이전시는 중단하고 확인을 요청하도록 설계되어야 합니다.

행동 계획

많은 실패는 계획과 실행이 밀접하게 결합될 때 발생합니다. 에이전트의 의도와 도구 호출 실행 사이에 명시적인 게이트를 도입하십시오. 이렇게 하면 행동이 발생하기 전에 정책, 위험 임계값 또는 비즈니스 규칙에 따라 행동을 검증할 수 있습니다.

def execute_action(agent_plan):
    # 1. Agent reasons and proposes an action (e.g., "DELETE_USER", user_id=42)
    action = agent_plan.get_action()

    # 2. Policy/Risk Gate: Check against a predefined list of high‑impact actions
    if action.type in ["DELETE_USER", "MODIFY_PROD_DB"]:
        # Escalate to human review or require explicit confirmation
        if not check_human_approval(action):
            log_and_abort(action, "High‑impact action blocked by Least Agency policy.")
            return

    # 3. Execute the action (only if it passes the gate)
    tool_manager.call(action)

2. 런타임 가시성 강화

에이전트가 무엇을 하고 있는지, 왜 특정 행동을 선택했는지, 그리고 다음에 무엇을 할지 알아야 합니다. 이러한 가시성이 없으면 과도한 자율성이 너무 늦게 드러나게 됩니다. 도구 호출과 함께 에이전트의 내부 독백(추론 단계)을 기록하는 것은 사후 분석에 필수적입니다.

3. 인간 감독을 위한 설계

인간 감독을 보조 수단이 아니라 설계 선택으로 다루십시오. 전략적 승인 포인트, 에스컬레이션 경로, 고위험 행동 검토를 통해 에이전트는 효율적으로 운영되면서도 책임성을 유지할 수 있습니다. 되돌릴 수 없거나 중요한 시스템에 영향을 미치는 모든 행동에 대해 에이전트는 중단하고 확인을 요청하도록 설계되어야 합니다.

🚀 자율성은 얻어야 함

과도한 자율성은 AI 에이전트에 대한 반대 논거가 아니라, 자율성이 획득되어야 하며 가정해서는 안 된다는 점을 상기시켜 줍니다.

최소 자율성 원칙을 채택하고 의도적인 경계를 두어 에이전트 시스템을 설계함으로써, 불필요한 위험에 노출되지 않으면서 AI 자동화의 힘을 활용할 수 있습니다.

여러분의 생각은 어떠신가요? 에이전트에서 행동 게이트와 도구 접근을 어떻게 관리하고 계신가요? 댓글로 알려주세요!