OpenTelemetry와 Guardrails를 활용한 AI 에이전트 워크플로우의 가시성 확보 및 거버넌스 강화

핵심 기술

AI 에이전트의 복잡한 의사 결정 과정과 도구 호출을 효과적으로 추적하고, "Guardrails"를 통해 안전성과 효율성을 보장하기 위한 OpenTelemetry (OTEL) 및 관련 메트릭/트레이싱 통합 방안을 제시합니다.

기술적 세부사항

• OpenTelemetry (OTEL) 통합: 에이전트 및 MCP(Machine Conversation Platform) 서버에 OTEL을 적용하여 트레이싱(tracing) 및 메트릭(metrics) 수집.
  • 설치: opentelemetry-api, opentelemetry-sdk, opentelemetry-instrumentation, opentelemetry-exporter-otlp 패키지 설치.
  • OTEL 설정: FastMCP 서버에 TracerProvider, BatchSpanProcessor, OTLPSpanExporter를 설정하고, get_tracer를 사용하여 특정 도구(get_greeting)의 실행을 스팬(span)으로 감쌈.
  • 에이전트 측 계측: 에이전트의 추론 과정을 스팬으로 감싸 LLM이 호출하는 도구를 추적.
• Guardrails 구현: 에이전트가 도구를 부적절하게 사용하는 것을 방지하기 위한 런타임 검사 및 제약 조건 추가.
  • 예시: limited_sum 도구에서 입력값 검증 (음수 방지, 합계 100 초과 방지)을 통해 안전한 도구 호출 보장.
• 메트릭 수집: 도구 호출 횟수, 지연 시간 등 정량적 메트릭 수집.
  • 설정: opentelemetry.metrics, MeterProvider, PeriodicExportingMetricReader, OTLPMetricExporter를 설정하고, create_counter를 사용하여 tool_invocations 메트릭 생성.
• 통합 및 시각화: OTEL 트레이싱과 메트릭을 Grafana, AWS X-Ray, Langfuse와 같은 관찰 가능성 백엔드로 내보내 에이전트 워크플로우 모니터링, 감사 및 최적화.
  • 시각화 예시: Grafana를 이용한 시간별 도구 호출 수, 도구별 평균 지연 시간, MCP 엔드포인트별 오류율 시각화.

개발 임팩트

• AI 에이전트의 행동 근거를 명확히 파악하여 디버깅 효율성 증대.
• 실시간 운영 상태 모니터링 및 시스템의 안정성 확보.
• 거버넌스 규칙이 제대로 적용되는지 검증하고, 안전하고 예측 가능한 에이전트 운영 가능.
• 향후 복잡해지는 에이전트 워크플로우의 안전성, 신뢰성, 감사 가능성 확보에 필수적인 요소.

커뮤니티 반응

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