Agent Firewall: LLM 에이전트의 무한 루프와 비용 폭주를 막는 Go 기반 프록시

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핵심 요약

멀티 에이전트 시스템에서 에이전트들이 서로 무한 루프에 빠져 API 비용이 폭주하는 문제를 해결하기 위한 도구가 공개됐다. Agent Firewall은 Go 언어로 작성된 오픈소스 역방향 프록시로, 에이전트와 LLM 사이에서 통신을 감시하며 '데스 스파이럴'을 감지하고 연결을 차단한다. 로컬 전용 단일 바이너리로 실행되며 환경 변수 설정만으로 기존 SDK 수정 없이 즉시 적용 가능하다. 단순 빈도 기반이 아닌 의미론적 루프 감지를 통해 에이전트 간의 소모적인 논쟁을 중단시키고 예산을 보호한다.

배경

LLM API 사용 및 과금 체계에 대한 이해, 멀티 에이전트 프레임워크(CrewAI, AutoGen 등) 사용 경험, 역방향 프록시 및 환경 변수 설정에 대한 기본 지식

대상 독자

프로덕션 환경에서 멀티 에이전트 시스템을 운영하거나 API 비용 관리가 필요한 LLM 개발자

의미 / 영향

LLM 에이전트의 자율성이 높아짐에 따라 발생하는 비용 및 안정성 리스크를 관리하기 위한 '에이전트 전용 인프라'의 필요성을 시사한다. 기존 마이크로서비스 아키텍처에서 검증된 신뢰성 패턴들이 AI 에이전트 영역으로 빠르게 이식되고 있음을 보여준다.

섹션별 상세

CrewAI나 AutoGen과 같은 멀티 에이전트 환경에서 에이전트들이 JSON 형식 등을 두고 무한 루프에 빠져 수십 달러의 API 비용을 낭비하는 사례가 빈번하게 발생하고 있다. 에이전트가 자율적으로 동작하는 과정에서 발생하는 이러한 '데스 스파이럴'은 기존 인프라의 단순한 속도 제한(Rate Limiting)으로는 해결하기 어렵다.

Agent Firewall은 Go 기반의 역방향 프록시(Reverse Proxy)로 설계되어 OPENAI_BASE_URL과 같은 환경 변수 변경만으로 에이전트의 모든 LLM 호출을 중계하고 제어한다. 별도의 SDK 설치나 코드 수정 없이 기존 시스템에 즉시 통합할 수 있는 단일 바이너리 형태의 로컬 전용 도구이다.

이 도구의 핵심은 단순 호출 빈도가 아닌 대화 내용을 분석하는 의미론적(Semantic) 루프 감지 기능이다. 두 에이전트가 서로 정중한 표현을 사용하며 순환 논증에 빠진 경우에도 텍스트의 맥락을 파악하여 이를 이상 징후로 식별하고 물리적으로 연결을 끊는 서킷 브레이커 역할을 수행한다.

사용자는 에이전트별 또는 전체 시스템별로 API 호출 예산(Budget)을 설정할 수 있으며, 임계치를 초과할 경우 즉시 차단된다. 또한 프록시 서버 자체가 충돌하거나 중단되더라도 에이전트의 기본 동작은 유지될 수 있도록 페일 오픈(Fail-open) 구조를 채택하여 시스템 안정성을 확보했다.

실무 Takeaway

멀티 에이전트 시스템 운영 시 API 비용 폭주를 막기 위해 LLM 호출 단계에서 서킷 브레이커와 같은 인프라 계층의 보호 장치를 반드시 도입해야 한다.
Agent Firewall과 같은 역방향 프록시를 활용하면 코드 수정 없이 환경 변수 설정만으로 기존 에이전트 프레임워크에 비용 제어 및 모니터링 기능을 추가할 수 있다.
에이전트의 오작동은 단순한 기술적 오류뿐만 아니라 의미론적 루프 형태로 나타나므로 텍스트의 맥락을 파악하는 감지 메커니즘이 필수적이다.