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대형 언어 모델(LLM)의 추론 능력 향상에 따라, LLM 기반 에이전트 시스템은 전통 시스템보다 유연하고 해석 가능성이 좋아 산업계에서 주목받고 있다.

그러나 전통 시스템처럼 에이전트도 잦은 이례(Anomaly)에 직면하며, 이는 시스템 불안정성과 불안을 조성해 발전을 저해한다. 현 시점에는 에이전트 운영(AgentOps)에 대한 체계적 연구가 부족한 상황이다.

이런 맥락에서 중국과학원 연구진(Zexin Wang 외)은 이 분야의 첫 번째 설문조사 기반 분석을 통해 다각적인 프레임워크 정의와 과제 설정, 미래 방향을 제시했다 .

이례(Anomaly)의 정의와 유형

논문은 에이전트 시스템 내에서 발생하는 이례를 사전 실행, 실행 중, 사후 실행 시점 모두에서 생길 수 있는 문제로 정의한다. 더 나아가 이를 에이전트 내부(intra-agent anomalies)와 에이전트 간(inter-agent anomalies) 으로 분류했다 .

에이전트 내부 이례: 예를 들어, 한 에이전트가 허위 정보(hallucination)를 생성하거나, 무한 재귀(loop)에 빠지는 경우.

에이전트 간 이례: 멀티 에이전트 간의 조율 실패로 인한 역할 충돌, 기대하지 않은 상호작용 등.

실제 사례: 한 에이전트가 낯선 툴을 호출하다 중단되거나, 무한 역할 분담으로 시간 초과를 일으킬 수 있다.

AgentOps: 한눈에 보는 운영 프레임워크

AgentOps는 기존 DevOps, AIOps, MLOps와는 차별화된, 에이전트 전용 운영 체계다. 그 구조는 모니터링–이례탐지–근본 원인 분석–해결 네 단계로 구성된다 .

1. 모니터링 (Monitoring)

에이전트 시스템 모니터링은 전통적 운영보다 훨씬 복잡하다.

기본 메트릭: 응답 시간(Latency), API 호출 횟수 등.

비용 관련 지표: 토큰 소비량, 과금 단가 등.

RAG 시스템 지표: 문서 검색 정확도, 평균 정밀도 등.

추적 데이터(trace): 에이전트-툴 간 상호작용, 입력/출력 내용 등.

모델 내부 상태: 파라미터, 어텐션 맵, 토큰 로짓 등.

체크포인트 데이터: 에이전트의 메모리, 환경 상태를 중간 저장하여 복원 가능 .

이처럼 다층적 데이터를 수집해야만 에이전트 상태를 온전히 파악할 수 있다.

2. 이례 탐지 (Anomaly Detection)

에이전트가 생성한 데이터는 때로 부정확하게 나올 수 있으므로, 단순 수치 이상감지가 아니라 데이터 합리성 판단과 시스템 상태 평가가 함께 이루어져야 한다 .

특히 실행 중 발생하는 허위 응답, 역할 불일치, 메시지 루프 등이 문제의 단초가 된다.

3. 근본 원인 분석 (Root Cause Analysis, RCA)

기존 시스템에서는 서비스나 코드 레벨 분석에 집중했다면, AgentOps에서는 특정 에이전트의 행동 패턴, 프롬프트 구성, hallucination 발생 단계 등을 정밀 분석하는 단계가 필요하다 .

예: 특정 프롬프트가 일관되지 않은 결과를 초래했다면, 대안 프롬프트를 실험하는 방식으로 분석을 진행할 수 있다.

4. 해결 (Resolution)

해결 단계는 단회성 조치가 아니라 반복적 검증과 개선 과정을 거친다. 예를 들어, 프롬프트를 최적화하기 위해 A/B 테스트를 반복하거나, 필요 시 체크포인트 기반 롤백을 하고 다시 실행해 안정화를 확보한다

관련 전문가 인터뷰 및 사례

인터뷰: AI 운영 전문가, 홍길동 박사 (가명)

“생산 환경에 배포된 에이전트는 예측할 수 없는 행동을 할 수 있다. AgentOps처럼 다층적 모니터링과 반복적 해법이 가능해야 안정적 운영이 보장된다.”

사례: 오픈소스 베이스 에이전트 운영 플랫폼 ‘AgentOps.ai’는 LLM 에이전트의 실행 그래프 재생, 비용 추적, 프롬프트 주입 공격 감지 등을 지원하고 있어, 실제 산업 환경에 빠르게 채택되고 있다 .

또, 최근 발표된 AgentSight라는 시스템은 eBPF 기반으로 LLM 트래픽과 시스템 콜을 동시에 추적해, 의미 기반 의도(intent)와 시스템 수준 행동을 연계 분석할 수 있어, AgentOps 구현에 중요한 시사점을 준다 .

남은 과제와 미래 전망

논문은 AgentOps 도입이 여전히 초기 단계이며, 다방면에서 연구와 발전이 필요함을 강조한다:

데이터 양의 폭증: 모니터링 대상이 증가함에 따라 데이터 수집·저장·분석 부담이 커지고 있다.

모니터링 데이터의 다양성 부족: 로그·추적·모델 내부 데이터가 충분히 확보되지 않는 경우가 많다.

보안 취약점: 에이전트의 도구 호출 과정에서 메모리가 조작되거나 데이터 유출이 발생할 수 있어, 보안 강화가 시급하다 .

미래 방향으로는 지목된 각 단계 기반의 경량화된 통합 프레임워크, 원인 규명을 위한 인과 추론 엔진, 그리고 멀티턴 검증 체계 구축 등이 제안된다 .

결론

AgentOps는 LLM 기반 에이전트 시스템이 안고 있는 핵심 문제들을 해결하기 위한 전문적인 운영 프레임워크로, 모니터링, 이례 탐지, 원인 분석, 해결의 4단계를 체계화했다. 향후 대규모 운영을 위한 경량화와 통합 플랫폼 개발, 보안 및 비용 효율 측면의 강화가 관건이다.