정의
하루 500건 이상의 실무 데이터 분석 요청을 처리하기 위해 설계된 다층형 AI 에이전트 시스템으로, 가벼운 오케스트레이터와 명시적 지식 레이어(Metric Registry), 그리고 코드 레벨의 안전망(Hook)을 결합한 구조이다.
핵심 속성
- Harness (분업 구조):
- Listener: 인터페이스(Slack 등) 메시지 수신 및 샤딩.
- Dispatcher: 중복 제거, 쓰레드 잠금, 세션 관리.
- Orchestrator: 흐름 제어만 담당하는 경량 제어기. 도메인 지식을 배제하고 Worker를 지연 로딩(Lazy Load)함.
- Worker: 실제 분석, 검색, 보고서 작성 등 개별 태스크 수행.
- Metric Registry: ‘매출’, ‘거래액’ 등 모호할 수 있는 비즈니스 지표를 YAML 형태로 명시화한 결정론적 사전.
- Safety Layer (4중 안전망):
- Role: 접근 권한 제한.
- Gate: 요청 범위 사전 판정.
- Rule: 자연어로 정의된 정책.
- Hook: 실행 직전 단계에서 작동하는 코드 레벨의 차단 로직 (예: PII 마스킹, Scan Cap 제한).
관계
- 20260612-metric-registry-as-ai-dictionary — 연장: 지능형 에이전트의 판단 근거가 되는 지식 레이어의 핵심 구성 요소.
- 20260612-trust-comes-from-tests-not-prompts — 상위개념: 이 아키텍처가 지향하는 운영 철학이자 최종 목적지.
인용
Harness로 흐름을 만들고, Knowledge Layer로 기준을 만들고, Hook으로 신뢰를 만들면 일을 돕는 AI가 아니라, 일을 하는 AI를 만들게 됩니다.