DuckDB를 활용한 멀티 에이전트 정보 격리 아키텍처

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핵심 요약

이 아키텍처는 멀티 에이전트 시스템에서 에이전트 간 정보 격리를 애플리케이션 로직이 아닌 데이터베이스 계층에서 해결한다. 각 에이전트는 독립된 DuckDB-WASM 인스턴스를 Web Worker 내에서 실행하며, 중앙 게이트웨이는 토큰 기반 권한(scope)을 통해 접근 가능한 데이터 범위(열/행)를 제어한다. 에이전트의 내부 추론(rationale)은 특정 권한이 있는 경우에만 조회 가능하며, 늑대 채널과 같은 특정 데이터는 행 단위 필터링(rowPredicate)으로 보호된다. 이 방식은 복잡한 애플리케이션 코드 없이도 데이터베이스 스키마와 권한 정책만으로 안전한 정보 비대칭을 구현한다.

배경

SQL, DuckDB, Web Worker, Multi-agent architecture

대상 독자

멀티 에이전트 시스템을 설계하는 개발자

의미 / 영향

이 아키텍처는 에이전트 간 정보 격리를 애플리케이션 로직에서 데이터베이스 계층으로 이동시켜 보안 정책을 단순화하고 견고하게 만든다. 특히 복잡한 권한 관리가 필요한 멀티 에이전트 시스템에서 데이터 소유권과 접근 제어를 표준화된 SQL 방식으로 처리할 수 있게 한다.

섹션별 상세

에이전트 간 정보 격리 문제. 기존 방식은 애플리케이션 코드에서 매번 권한을 검사해야 하므로 복잡하고 오류 발생 가능성이 높다. 이 아키텍처는 데이터베이스 스키마와 토큰 기반 권한 제어를 통해 이를 해결한다.

데이터베이스 계층의 정보 비대칭. 각 에이전트가 자신의 DuckDB 인스턴스를 소유하고, 게이트웨이가 요청 시 토큰의 scope에 따라 접근 가능한 열과 행을 제한한다. 이를 통해 에이전트는 자신의 권한 범위 내 데이터만 조회할 수 있다.

열 단위 보안(Column Scoping). rationale과 같은 민감한 내부 추론 데이터는 gateway-public-only 토큰으로 접근 시 쿼리 단계에서 차단된다. 에이전트가 쿼리를 실행할 때 권한이 없는 열에 대한 참조는 거부된다.

sql

INSERT INTO intents (round, agent_id, action, target, rationale, public_text) VALUES (...);

에이전트가 자신의 의도와 추론을 데이터베이스에 저장하는 SQL 쿼리 예시입니다.

행 단위 보안(Row-level Filtering). rowPredicate를 사용하여 특정 조건(예: 늑대 역할)을 만족하는 에이전트만 데이터를 반환하도록 설계했다. 게이트웨이는 쿼리 실행 전 정책을 평가하여 권한이 없는 에이전트의 응답을 차단한다.

javascript

rowPredicate: "SELECT (SELECT role FROM self LIMIT 1) = 'wolf' AS ok",

행 단위 보안을 위해 특정 조건(늑대 역할)을 만족하는 에이전트만 데이터를 반환하도록 설정하는 정책입니다.

확장성 및 이식성. 브라우저 내 Web Worker 환경뿐만 아니라, Quack 프로토콜을 사용해 서버 환경에서도 동일한 데이터베이스 기반 에이전트 연합 아키텍처를 적용할 수 있다. 이는 복잡한 분산 시스템에서 데이터 소유권을 에이전트가 직접 관리하게 한다.

실무 Takeaway

에이전트 간 정보 격리가 필요할 때 애플리케이션 로직 대신 데이터베이스의 열/행 권한 제어를 활용하면 보안 정책을 단순화할 수 있다.
DuckDB-WASM과 같은 브라우저 내 DB를 활용하면 서버 호출 없이도 로컬에서 안전한 멀티 에이전트 시뮬레이션 환경을 구축할 수 있다.
Quack 프로토콜을 통해 에이전트별로 분산된 데이터베이스를 중앙에서 연합 쿼리(Federation)하여, 데이터 소유권을 에이전트가 직접 관리하게 할 수 있다.