# [[Agentic Infrastructure & Observability (에이전틱 인프라 및 관측 가능성)]]

## 📌 Brief Summary
에이전틱 인프라는 에이전트(LLM)가 안전하고 일관성 있게 작업을 수행할 수 있도록 지원하는 하부 구조를 의미한다. 이는 에이전트의 코드 실행을 격리하는 **[[Sandbox (샌드박스)]]**, 도구 및 데이터 연동을 표준화하는 **[[MCP (Model Context Protocol)]]**, 그리고 에이전트의 행동과 데이터의 출처를 추적하는 **[[Observability (관측성)]]** 및 **[[Data Governance (데이터 거버넌스)]]**로 구성된다.

## 📖 Core Content

### 1. 실행 격리 및 보안 (Sandbox)
*   **[[Docker]] 기반 샌드박스**: 컨테이너 기술을 활용하여 에이전트의 코드 실행 환경을 호스트 시스템과 격리. 표준화된 환경 제공에 유리하다.
*   **[[MicroVM]] (Firecracker 등)**: 더 강력한 하드웨어 수준의 격리를 제공하여, 멀티 테넌트 환경이나 고위험 코드 실행 시 보안 위협을 원천 차단한다.

### 2. 도구 및 데이터 표준화와 상호 운용성 (MCP & A2A)
*   **[[Model Context Protocol (MCP)]]**: 에이전트가 별도의 클라이언트 구현 없이 로컬 파일, 외부 API, 데이터베이스에 일관된 방식으로 접근할 수 있게 해주는 개방형 표준 프로토콜. **에이전트와 도구/데이터 간의 연결**을 표준화한다.
*   **[[A2A Protocol (Agent-to-Agent)]]**: 구글이 주도하는 에이전트 간 상호 운용성 표준. HTTP(S)/SSE 및 JSON-RPC를 기반으로 에이전트들이 작업(Task), 메시지(Message), 아티팩트(Artifact)를 교환할 수 있게 한다. **에이전트와 에이전트 간의 협업**을 표준화한다.
*   **Agent Card & Discovery**: '에이전트 카드' 메커니즘을 통해 네트워크상에서 다른 에이전트의 존재와 역량을 동적으로 발견(Discovery)할 수 있게 한다.
*   **MCP Gateway**: 여러 MCP 서버를 통합 관리하고 보안 정책을 적용하는 중앙 제어 지점 역할을 한다.

### 3. 관측성 및 거버넌스 (Observability & Governance)
*   **LLM Observability**: 에이전트의 사고 과정(Thought), 도구 호출 트레이스, 토큰 비용, 지연 시간을 실시간으로 모니터링. (예: AgentOps, Langfuse)
*   **[[Data Lineage (데이터 리니지)]]**: 에이전트가 참조하는 데이터의 출처와 변경 이력을 추적. 컨텍스트 압축 과정에서의 정보 유실 및 오염된 데이터 주입을 방지한다.
*   **[[OpenTelemetry (OTEL)]]**: 분산 트레이싱 표준을 에이전트 워크플로우에 적용하여 엔드투엔드 가시성을 확보한다.

## ⚖️ Trade-offs & Caveats
*   **사후 관측 vs 사전 방어**: Observability 도구는 실행 후의 행동을 추적하지만, 데이터 리니지 및 거버넌스는 오염된 데이터가 컨텍스트에 주입되는 것을 사전에 예방하는 데 중점을 둔다.
*   **격리 수준과 성능**: MicroVM은 Docker보다 보안성이 높지만 기동 속도와 리소스 오버헤드가 더 클 수 있다.
*   **아키텍처 복잡성**: 인프라 계층이 두꺼워질수록 시스템의 전체 지연 시간(Latency)이 증가하며 운영 부담이 커진다.

## 🔗 Knowledge Connections

### Related Concepts
*   **[[Agent Harness (에이전트 하네스)]]**: 이러한 인프라 구성 요소들을 통합하여 에이전트에게 실행 런타임을 제공하는 상위 계층.
*   **[[Context Engineering (컨텍스트 엔지니어링)]]**: 인프라를 통해 수집된 데이터를 에이전트가 읽기 좋은 형태로 압축하고 주입하는 기술.
*   **[[Security & Reliability (보안 및 신뢰성)]]**: 샌드박스와 거버넌스를 통해 달성하고자 하는 궁극적인 시스템 목표.

### Deeper Research Questions
*   컨텍스트 압축(Compaction) 시 데이터 출처(Provenance) 정보를 소실하지 않고 보존하는 최적의 메타데이터 설계 방식은?
*   실시간 데이터 계약(Data Contracts)과 리니지 정보를 결합하여 에이전트의 오염된 컨텍스트 학습을 사전 차단하는 파이프라인 구축 방안은?

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*Last updated: 2026-05-05*
