A Five-Plane Reference Architecture for Runtime Governance of Production AI Agents
Krti Tallam
프로덕션 AI 에이전트의 런타임 거버넌스를 위한 5-플레인 참조 아키텍처를 제안하며, 의도 판단과 네 가지 집행 평면을 통해 위험을 제어한다.
기존 엔터프라이즈 보안은 데이터 경계 보호에 기반하지만, AI 에이전트는 워크플로 내부에서 연속적인 행동을 수행하므로 기존 정책 엔진으로는 통제 불가능하다. 에이전트 시스템은 상태 기반 평가와 위임 체인을 통한 권한 감쇠가 필요하다.
다섯 가지 평면(의도 판단 평면, 네트워크/아이덴티티/엔드포인트/데이터 집행 평면)으로 분해하고, 중단 가능 중재, 복합 주체와 권한 감쇠, 구조화된 감사 기반을 도입한다. 6가지 중단 프리미티브(허용/거부 일반화)와 4가지 정확성 불변식을 정의하고, 5개 워크플로에서 7가지 위협을 차단한다.
참조 구현에서 감쇠 정확성과 증거 재구성 가능성이 모든 시행에서 유지되었고, 중재는 수 마이크로초 내에 실행되었으며, 감사 기반의 변조 증명이 설계대로 작동했다. 범위는 위임된 행동 거버넌스에 한정되며, 모델 행동은 다루지 않는다.