Agent Governance: Team live 실행 전에 증거 남기기¶
agents를 더 추가하는 일은 어렵지 않습니다. 어려운 일은 실제 workflow 안에서 신뢰할 수 있을 만큼 안전하게 만드는 것입니다.
Harness CLI는 agent routing, team execution, skill update를 evidence 문제로 다룹니다. workflow가 live로 들어가기 전에 세 가지를 증명해야 합니다.
- agent가 smoke path를 실행할 수 있음,
- 실행이 provenance와 token-compression metrics를 남김,
- skill이 변경되었다면 training gate를 통과함.
왜 governance가 필요한가¶
multi-agent system은 보통 지루한 방식으로 실패합니다.
- client capability 검증 전에 어떤 role이 live work를 시작함,
- skill이 바뀌었지만 새 instruction이 training 되었는지 확인하지 않음,
- output compression이 일부 agent에서만 동작함,
- team run은 성공처럼 보이지만 나중에 audit할 evidence가 없음.
해답은 agents를 줄이는 것이 아닙니다. agent admission을 지루하고 반복 가능하며 fail-closed인 절차로 만드는 것입니다.
새로운 workflow¶
routing, docs, skills, team behavior를 바꿀 때는 dry-run preview로 시작하세요.
node scripts/aios.mjs agents smoke --dry-run --json
그 다음 active agent set의 smoke evidence를 기록합니다.
node scripts/aios.mjs agents smoke --json
변경이 skills를 건드렸다면 workflow를 ready로 보기 전에 training gate를 실행합니다.
node scripts/aios.mjs skill verify-training --changed --base HEAD --json
운영 규칙은 단순합니다. team과 harness workflow는 확장할 수 있지만, 신뢰되기 전에 evidence를 남겨야 합니다.
무엇이 기록되나¶
각 core-risk agent는 세 가지 evidence file을 얻습니다.
| Evidence | Path | Purpose |
|---|---|---|
| Smoke result | .aios/agents/smoke/<agent>.json |
agent가 smoke path를 통과했음을 보여줌 |
| Provenance | .aios/agents/provenance/<agent>.json |
어떤 agent/client path가 evidence를 만들었는지 기록 |
| Compression metrics | .aios/interception/metrics/agents-smoke-<agent>.jsonl |
pre_send와 post_receive token-compression accounting에 agent identity가 포함되는지 확인 |
핵심은 agent_id입니다. 안정적인 agent identity가 없는 metrics는 audit하기 어렵기 때문에 smoke evidence는 그 identity를 compression data plane까지 전달합니다.
일상 업무에서의 적용¶
governance path는 다음 상황에서 사용하세요.
- agent role 추가 또는 rename,
- team, harness, subagent routing 변경,
- workflow skills 수정,
- native client instructions 업데이트,
- agent orchestration behavior를 바꾸는 release 준비.
일반 feature work에서는 user-facing flow를 그대로 유지합니다.
aios team 3:codex "settings page 구현, tests 추가, docs 업데이트"
aios team status --provider codex --watch
governance checks는 이 흐름 뒤에서 동작하며, 사용자가 team surface에 의존하기 전에 준비 상태를 확인합니다.
Skill 변경에는 training이 필요하다¶
Skills는 단순한 documentation이 아니라 실행 가능한 operating procedure입니다. skill이 바뀌면 changed skill이 training gate를 통과했는지 검증해야 합니다.
node scripts/aios.mjs skill verify-training --changed --base HEAD --json
이 command는 warning이 아니라 gate입니다. training evidence가 없다면 workflow는 멈춰야 하며, 새 instruction에 live agent work를 의존시키면 안 됩니다.
운영 원칙¶
더 큰 agent system의 규칙은 간단합니다.
admission, provenance, compression, training이 observable할 때만 더 많은 agents를 받아들인다.
이것이 Harness CLI가 더 많은 agents를 하나의 system workflow에 통합하는 방식입니다. team run을 trust fall로 만들지 않습니다.
일상 command와 governance checklist는 업데이트된 Agent Team docs를 참고하세요.