Aegisora
Aegisora · 코딩
Aegisora는 AI 에이전트와 그 도구 사이에 위치해 모든 모델 호출과 도구 실행을 실행 전에 검사하는 런타임 컨트롤 플레인이다. 모델에게 착하게 행동하라고 요청하는 대신 실행 시점에 정책을 강제한다. 위험한 동작을 차단하고, 정해둔 임계값을 넘으면 사람의 승인을 요구하며, 모든 결정을 암호학적 증거와 함께 기록한다. 자율 에이전트를 만드는 팀은 자율성을 정해진 경계 안에 붙잡아 두기 위해 이 제품을 쓴다.
Aegisora 소개
Aegisora란 무엇인가
Aegisora는 AI 에이전트를 위한 런타임 컨트롤 플레인이다. 에이전트와 그것이 호출하는 도구 사이의 경로에 붙어, 실제로 무슨 일이 일어나기 전에 무엇을 허용할지 결정한다. 주장은 단순하다. 안전을 모델이 지켜주기를 바라는 것으로 취급하지 말고, 요청이 반드시 통과해야 하는 문으로 취급하라는 것이다. prompt가 아니라 런타임에 사는 에이전트 가드레일인 셈이다.
이 제품이 겨냥하는 것은 에이전트가 실제 권한을 갖는 순간 생기는 틈이다. 데이터베이스, 결제 API, 또는 셸에 연결된 에이전트는 잘못된 호출 한 번으로 실제 피해를 낼 수 있다. Aegisora의 답은 가로채기다. 각 실행을 추적하고, 정책에 비추어 평가한 뒤 허용, 차단, 사람 검토 대기의 셋 중 하나를 돌려준다.
주요 한계는 범위다. Aegisora는 동작을 통제한다. 에이전트를 더 똑똑하게 만들지 않고, 설계가 나쁜 워크플로를 고치지도 않는다. 그렇다면 에이전트를 운영 데이터베이스에 연결했는데 즉흥적으로 움직이면 어떻게 되는가. 설정은 코드에 익숙하다는 것도 전제로 한다. 현재 진입점은 Python과 TypeScript용 SDK이며, 드래그 앤 드롭 대시보드가 아니다. 팀이 정책 규칙을 쓸 수 없으면 여기서 얻을 가치는 닿기 어렵다.
시작하기
- Aegisora 사이트에서 가입하고 SDK 접근 권한을 받는다.
- 자신의 스택에 맞는 SDK를 설치한다(Python은
pip install aegisora-deepagents, TypeScript는 npm 패키지). - 에이전트의 신원과 일련의 정책으로 guard를 초기화한다. 정책이란 개인정보 차단이나 지출 한도 초과 시 승인 요구 같은 것이다.
- 에이전트의 작업 실행을 감싸서 모든 호출이 guard를 통과하게 한다.
- 플랫폼에서 추적과 정책 결정을 검토하고, 에이전트가 실제로 무엇을 하는지 알게 되면서 규칙을 조정한다.
제품 정보
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추천 대상
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사용자
- 플랫폼 및 백엔드 엔지니어
- 보안 및 컴플라이언스 책임자
- 고객 대면 에이전트를 배포하는 스타트업
작업
- 도구 호출을 통한 개인정보 유출 차단
- 고가치 동작을 사람 검토 뒤에 두기
- 디버깅을 위한 에이전트 실행 추적
- prompt에 대한 평가 실행
활용 상황
- 결제나 운영 데이터를 건드리는 에이전트를 출시하는 경우
- 사고 후 에이전트 동작을 감사하는 경우
- 배포 전에 새 prompt를 시험하는 경우
주요 기능
실행 전 가로채기
Aegisora는 각 도구 실행을 실행되기 전에 검사한다. 후가 아니다. 이 시점이 핵심이다. 잘못된 차단은 재시도 비용이지만, 놓친 파괴적 호출은 데이터를 잃는다. guard는 결정을 돌려주고, 차단된 호출은 도구에 도달하지 않는다. 이 도구 호출 가로채기가 사후에 문제를 보고하는 도구와의 차이다.
정책 기반 통제
RequireApproval이나 BlockPII 같은 규칙을 정의하면 런타임이 강제한다. 여기서의 틀은 모델이 아니라 정책이 결정한다는 것이다. 모델이 해서는 안 될 일을 하도록 설득됐을 때 중요하다. prompt 수준의 지시는 말로 우겨 넘길 수 있지만 단단한 정책은 그렇지 않다. 동작이 일어나는 순간에 적용되는 에이전트용 최소 권한이다.
암호학적 감사 로그
모든 결정은 변조 방지를 목표로 설계된 로그에 남는다. "에이전트가 새벽 3시에 무엇을 했나"라는 질문을 받는 팀에게 이 부분이 답한다. 안전에 대한 모호한 주장을 다른 사람에게 건넬 수 있는 기록으로 바꾼다.
전체 실행 추적
에이전트는 같은 방식으로 두 번 실패하는 일이 드물다. Aegisora는 각 결과 뒤의 prompt, 모델, 도구를 보여주므로, 어느 단계가 틀어졌는지 추측하지 않고 나쁜 결과를 근원까지 거슬러 추적할 수 있다. 이가 있는 에이전트 관측성이라 부를 만하다.
평가 실행
수천 개의 추적에 걸쳐 자동 평가를 실행하고 기준선과 비교할 수 있다. 실용적인 용도는 변경을 출시하기 전에 두 prompt를 비교하는 것이다. 새 것이 더 나쁘다는 걸 운영에서 알아내는 대신.
여러 부품으로 된 스택
Aegisora는 Core(에이전트 구축), Engine(관측성과 평가), Shield(샌드박스와 자격 증명 처리를 포함한 배포 게이트웨이)로 나뉜다. 한 번에 하나씩 도입할 수 있다. 그래도 함께 쓸 때 가장 잘 작동한다.
프레임워크 및 언어 지원
SDK는 Python과 TypeScript를 지원하고, 흔히 쓰이는 에이전트 프레임워크를 위한 훅을 제공한다. 새 프레임워크를 중심으로 다시 만들지 않고 기존 구성에 guard를 더할 수 있다는 뜻이다.
장단점
장점
- 실행 시점에 한계를 강제하므로 모델이 말로 규칙을 우겨 넘을 수 없다.
- 에이전트 동작을 설명해야 할 때 버티는 서명된 감사 로그를 유지한다.
- 고가치 동작을 완전히 막는 대신 사람의 승인을 위해 멈출 수 있다.
- 구축, 관측, 보호 계층으로 나뉘어 하나부터 시작할 수 있다.
- SDK 기반 통합이라 에이전트를 처음부터 다시 만들지 않아도 된다.
단점
- 공개 가격이 없어 예산을 세우기 전에 팀과 이야기해야 한다.
- 설정이 코딩 실력을 전제로 하고, 비개발자를 위한 클릭 설정 경로가 없다.
- 동작은 통제하지만 그 아래의 설계가 나쁜 에이전트 워크플로는 고치지 않는다.
- 세부 사항 상당수가 문서와 SDK 레퍼런스에 있으므로 출시 전에 읽을 것을 예상해야 한다.
자주 묻는 질문
AI 에이전트의 모델 호출과 도구 호출을 실행 전에 가로채고, 각각을 정책에 비추어 검사한 뒤 허용하거나 차단하거나 사람의 승인을 위해 붙잡아 둔다. 모든 결정이 기록된다.
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