AI 에이전트 시대의 가시성

AI 에이전트가 등장했으며, 단순히 API 호출이나 콘텐츠 전송에 머무르지 않습니다. 그들은 스스로 사고합니다. 스스로 결정을 내립니다. 스스로 계획을 세우고 업무를 분배합니다. 여러분의 인프라, 서비스, 트래픽 관리 체계 전반에서 이 모든 것을 수행합니다.

문제는 무엇일까요? 대부분 시스템이 자신의 역할을 제대로 이해하지 못합니다.

전통적인 관찰성은 서비스 추적을 위해 설계되었습니다. 여러분이 아는 실제 요소들입니다: 요청, 응답, 지연 시간, 경로. 요청이 왜 발생했는지 이해하려는 목적이 아니라, 단지 발생했다는 사실만 확인할 수 있었습니다. 하지만 이제는 에이전트 내부의 재귀적 추론 루프에서 트래픽이 시작될 수 있으며, 로그에는 페이로드와 함께 POST/search 요청과 200응답만 보일 뿐입니다.

그건 관측이 아닙니다. 그건 불투명함입니다.

AI 에이전트를 특히 운영 환경에서 안전하게 운영하려면 트래픽 관리 시스템이 전략의 핵심 요소가 됩니다.  

하지만 먼저 관찰 역량이 발전해야 합니다. 그 출발점은 세 가지 핵심 격차를 해소하는 데 있습니다.

에이전트는 단순히 응답하지 않습니다. 직접 결정을 내립니다. 상황을 평가합니다. 지연시키거나 경로를 변경하고, 문제를 상위에 알리거나 도구를 호출합니다. HTTP 계층만 기록하면 실제로 중요한, 사건이 발생한 이유를 놓치게 됩니다.

에이전트의 의도, 선택한 조치, 평가한 대안, 그리고 결과를 모두 담은 구조화된 로그가 필요합니다. 결정 과정을 기록해야 합니다. 단순한 상태 코드만으로는 부족합니다.

진행할 작업:

• 의도, 실행된 조치, 신뢰도 점수, 정책 제약 조건 등의 의미 필드를 로그 형식에 포함하세요.
• 발신 에이전트별로 결정을 태그하고 도구 호출 전 과정을 추적하세요.

AI 에이전트가 보낸 동일한 엔드포인트에 두 번의 POST 요청이 전혀 다른 의미를 가질 수 있습니다. 하나는 사실 확인을 위한 요청이고, 다른 하나는 콘텐츠 생성 신호일 수 있습니다. 경로는 같아도 목적과 맥락, 그리고 위험도는 다릅니다.

즉, 의미 있는 태깅을 라우팅과 관찰의 핵심 요소로 삼아야 합니다.

진행할 작업:

• 인라인 검사(페이로드나 헤더)를 사용해 summarize, verify_identity, generate 같은 의도 태그를 추출하세요.
• 라우팅, 속도 제한, 인증 결정에 이렇게 태그를 활용하세요. 모든 POST 요청을 똑같이 보지 마세요.

에이전트는 상태 없는 클라이언트처럼 행동하지 않습니다. 에이전트는 변화합니다. 다시 시도합니다. 멈출 때도 있습니다. 적응합니다. 따라서 관측 시스템은 단일 요청 추적을 넘어 행동 패턴을 구축해야 합니다.

에이전트가 정상적으로 작동할 때 재시도 횟수, 사용하는 도구, 작업에 걸리는 시간을 정확히 알아야 합니다. 그 수치가 변하면 어떻게 될까요? 당연히 당신도 그 변화를 파악해야 합니다.

진행할 작업:

• 각 에이전트 ID별로 재시도, 작업 깊이, 도구 사용 등 실시간 지표를 추적합니다.
• 이상 징후를 즉시 알려드립니다: 루프, 지연 시간 변동, 도구 과다 사용.