에이전틱 AI에서 데이터 접근 제어는 필요하지만 거버넌스에 충분하지는 않다. 프롬프트와 도구가 같아도 다른 컨텍스트가 주어지면 같은 에이전트는 다른 결과를 낼 수 있다. 따라서 컨텍스트를 출처, 범위, 정책을 가진 운영 객체로 다뤄야 한다.

Databricks는 리테일 거버넌스에 컨텍스트 제어 플레인이 필요하다고 제기한다. 이는 리테일 밖에서도 유효한 관점이다. 누가 데이터 저장소에 접근하는지만 관리하는 것이 아니라, 모델 추론을 위해 어떤 정보가 조합되는지를 관리해야 한다.

컨텍스트는 의사결정의 의존성이다

컨텍스트에는 검색된 데이터, 워크플로 상태, 특정 실행에 제공된 지시가 포함될 수 있다. 에이전트가 권고를 만들었다면 팀은 어떤 데이터와 버전이 어떤 정책 아래 사용되었고, 포함을 누가 책임지는지 확인할 수 있어야 한다.

접근 가능한 데이터가 모두 컨텍스트에 들어가야 하는 것은 아니다. 관련성, 최신성, 허용된 사용 목적, 민감도는 단순 읽기 권한과 별개인 조건이다.

제어 플레인은 정책 집행과 관측을 지원해야 한다

아키텍처 관점에서 컨텍스트 제어 플레인은 경계를 집행하고, 컨텍스트 조합을 기록하며, 사고 후 조사를 지원해야 한다. 이는 특정 제품 기능에 대한 주장이 아니라 설계 권고다.

승인된 컨텍스트 소스 목록, 각 소스의 소유자, 데이터 유효 기간, 소스를 사용할 수 없을 때의 동작을 정의하라. 실행 로그에는 컨텍스트 식별자를 도구 호출 및 출력과 함께 기록한다.

컨텍스트 변경을 코드 변경처럼 검증하라

새 소스 추가나 검색 규칙 변경은 에이전트 동작을 바꿀 수 있다. 이런 변경에는 애플리케이션 변경과 마찬가지로 리뷰, 회귀 테스트, 롤백 절차가 필요하다.

5분 요약

• 에이전트 거버넌스는 데이터 접근 제어를 넘어선다.
• 컨텍스트는 결정을 직접 바꾸는 의존성이다.
• 제어 플레인은 정책 집행과 관측 가능성을 제공해야 한다.
• 컨텍스트 변경은 리뷰, 회귀 테스트, 롤백 대상이다.

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참고 자료

• Agentic Data Operations Platform (ADOP): Data engineering into hours
• Connecting retail demand planning to campaign and store execution
• Designing effective Genie Agents from a single prompt
• Databricks Document Intelligence: pushing the frontier for complex document extraction
• When it comes to Governance, Retailers need a control plane for context