ÆTHERYA: AI 에이전트를 위한 결정론적 윤리적 의사결정 코어

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핵심 요약

AI 에이전트가 LLM의 제안에 따라 비가역적인 행동을 직접 실행하는 위험을 방지하기 위해 ÆTHERYA가 개발되었다. 이 시스템은 LLM과 실행부 사이에 결정론적 의사결정 경계를 삽입하여 모든 행동을 사전에 정의된 정책에 따라 평가한다. 헌법적 원칙 준수 여부, 위험 점수 계산, 감사 로그 생성 등을 통해 에이전트 운영의 투명성과 안전성을 보장한다. 특히 결정론적 런타임과 감사 체인 무결성 검증 기능을 통해 엔터프라이즈급 보안 요구사항을 충족한다.

배경

Python 3.11+, Redis (선택, 리플레이 방지용), OpenAI API Key (선택, 섀도우 모드용)

대상 독자

AI 에이전트 보안 및 거버넌스 담당 개발자, LLM 프로덕션 운영자

의미 / 영향

AI 에이전트의 자율성이 높아짐에 따라 발생하는 보안 리스크를 제어할 수 있는 표준 프레임워크를 제시한다. 특히 엔터프라이즈 환경에서 LLM의 불확실성을 제거하고 감사 가능한 안전 장치를 마련하는 데 기여할 것이다.

섹션별 상세

ÆTHERYA는 LLM의 도구 호출과 실제 실행 사이에 '결정론적 의사결정 경계'를 구축하여 에이전트 런타임의 불확실성을 제거한다. 기존 시스템이 LLM의 판단에 의존하여 도구를 실행하는 것과 달리, 명시적인 정책 게이트와 헌법적 제약을 통해 행동의 허용 여부를 최종 결정한다.

bash

aetherya decide "mode:operative tool:shell target:host-1 param.command=echo_ok run diagnostics" --actor robert --json

CLI를 통해 특정 쉘 명령 실행의 안전성을 정책 엔진에서 평가하는 예시

시스템 아키텍처는 파서, 속도 제한기, 가드 체인(실행, 기능, 탈옥, 절차 가드), 헌법 평가, 위험 집계기 등으로 구성된다. 모든 과정은 결정론적 순서로 실행되며, 내부 오류 발생 시 'Fail-Closed' 원칙에 따라 행동을 즉시 차단하여 안전을 우선시한다.

헌법 평가(Constitution) 모듈은 하이브리드 2계층 구조를 채택하여 효율성과 정확성을 동시에 확보한다. 1계층은 키워드 매칭을 통해 10ms 이내에 신속히 판단하며, 2계층은 모호한 입력에 대해 sentence-transformers 모델을 이용한 의미론적 평가를 수행한다.

강력한 감사(Audit) 및 설명 가능성(Explainability) 엔진을 통해 모든 의사결정 과정을 투명하게 기록한다. 각 결정은 고유 ID와 컨텍스트 해시를 포함한 감사 로그로 남으며, 결정 이유를 그래프 형태로 시각화하거나 HTML 보고서로 출력하여 사후 분석에 활용할 수 있다.

보안 및 품질 보증을 위해 CI/CD 파이프라인에서 엄격한 SLO(Service Level Objective)를 강제한다. 일반 작업은 10ms, 의미론적 평가는 150ms 이내의 p95 지연 시간을 유지해야 하며, 탈옥 공격 및 감사 데이터 변조에 대한 회귀 테스트를 지속적으로 수행한다.

OpenAI와 같은 외부 LLM을 'Shadow Mode'로 통합하여 정책 엔진의 결정과 LLM의 제안 사이의 윤리적 괴리를 추적할 수 있다. 이때 LLM은 참고용 텔레메트리 데이터만 제공할 뿐, ÆTHERYA의 결정론적 코어가 가진 최종 승인 권한을 침해하지 않는다.

python

from pathlib import Path
from aetherya.api import APISettings, AetheryaAPI

api = AetheryaAPI(
    APISettings(
        policy_path=Path("config/policy.yaml"),
        audit_path=Path("audit/decisions.jsonl"),
        default_actor="robert",
    )
)

status, payload = api.decide(
    {
        "raw_input": "mode:operative tool:filesystem target:/tmp param.path=/tmp/demo.txt param.operation=write",
        "actor": "robert",
        "wait_shadow": False,
    }
)

decision = payload.get("decision", {})
if status == 200 and decision.get("allowed"):
    # Execute your tool here
    pass

Python API를 사용하여 에이전트의 행동을 결정론적으로 평가하고 실행 여부를 판단하는 예시

실무 Takeaway

비가역적인 도구 실행이 포함된 AI 에이전트 시스템에 ÆTHERYA를 도입하여 LLM의 환각이나 악의적 프롬프트로 인한 위험을 결정론적으로 차단할 수 있다.
Fail-Closed 설계를 통해 시스템 내부 오류나 정책 위반 시 안전하게 실행을 거부함으로써 보안 사고를 미연에 방지하고 시스템 신뢰도를 높인다.
감사 체인 무결성 검증 기능을 활용하여 에이전트의 모든 활동에 대해 조작 불가능한 기록을 남기고 규제 준수 증거로 활용할 수 있다.

언급된 리소스

GitHubÆTHERYA GitHub Repository