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Human-in-the-Loop2

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개발 생산성은 올리고, 보안 리스크는 줄이는 AI 에이전트 설계 전략 AI 에이전트 시스템을 이렇게 쪼개서 보시면 편합니다AI 에이전트 환경을 보안/운영 관점에서 보면 보통 이렇게 4 레이어입니다.상호작용 레이어사용자, 다른 서비스, 스케줄러(n8n, 크론 등)와 만나는 인터페이스예: Slack Bot, Webhook Endpoint, CLI, 배치 잡에이전트 오케스트레이션 레이어LLM 호출, 프롬프트, 메모리(State), 도구 선택, 재시도, 피드백 루프 등예: LangChain, Semantic Kernel, ADK, MCP 기반 툴 호출도구/시스템 연동 레이어실제 일을 하는 영역: DB, Vault, Kubernetes, Wazuh, SIEM, 사내 API, n8n 워크플로우 등보안/운영 거버넌스 레이어인증/인가, 로그, 모니터링, 승인(approval), 롤백, .. 2025. 12. 3.
대화형 AI Agent부터 RAG까지! 더 똑똑해진 n8n으로 확장하는 AI 자동화 n8n 업데이트 정보 정리 포맷개요/배경: 무엇이, 왜 바뀌었는지. (이전 동작 대비 차이)주요 변경점 요약: 기능/UX/성능/호환성/Deprecated·Breaking 여부보안 영향 & 가이드: 권한/자격증명/네트워크/로그·감사 항목/우회 가능성운영 영향 범위: 영향받는 노드/워크플로우/크레덴셜/환경변수/플러그인적용 방법(스테이징→프로덕션)Docker/Helm/패키지별 업그레이드 명령어마이그레이션 절차(백업, 호환성/회귀 테스트, 롤백 플랜)실전 활용 예제UI 단계(스크린 필드 값/표현식)예시 워크플로우 JSON(바로 Import 가능)API/CLI 사용 패턴(있다면)운영 점검 체크리스트: 사전·사후 테스트, 모니터링(KPIs, 로그 키워드), 알림유사 기능/대안 비교: 기존 방법과의 트레이드오프자주 .. 2025. 8. 21.
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