서울시가 문서 요약과 회의실 예약 자동화를 시작으로 AI 에이전트 구축에 착수했다. 기능 단위 정보화 사업 대신 기관 공용 AI 엔진을 만들고 MCP 방식으로 필요한 기능을 붙여가는 구조를 지향한다는 현장 개발 사례가 공유됐다.
상세 정보
- 사례 성격
- 기관 공식
- 출처 채널
- Threads
- 수집일
- 2026-08-07
- 태그
- #AI에이전트 #MCP #업무자동화
- 실행 환경
- MCP·CLI 설정
- 링크 점검
- 정상 (2026-11-02)
개발자
GitHub·공공 GitLab 공개 프로필 기준 — 공공AX 챔피언 디렉토리와 같은 자료입니다.
4축 평가
| AX 단계 | AI-Ready |
|---|---|
| 업무 범위 | S3 Workflow |
| 업무 완결성 | C0 기능 제공 |
| 권한(P축) | P1 산출물 생성(잠정) |
| 위험도 | R1 낮음 |
| 인간 통제 | H1/H2 미확인 |
| 증거 등급 | E3 운영·공식 URL 확인 |
| 신뢰도 | 높음 |
기관 공용 AI 엔진과 MCP 기반 구조는 AI 활용조건을 만드는 Ready에 해당한다. 다만 구축 착수 단계이며 자동처리·인간이관·예외처리·평가 환류의 실제 운영 증거가 없어 First 판정은 유보한다.
디자인 패턴 분석
『모두의 공공AX 디자인 패턴』 카탈로그 v0.7.1 기준 — 사례를 기관이 함께 쓰는 AI 부품과 그 조립으로 읽은 결과입니다. · 패턴 성좌에서 전체 보기 ↗
업무 패턴 B1 코파일럿 보조 B6 에이전트 오케스트레이터 변형: 시스템 내장형(문서 요약, 담당자 검토 단계) + MCP 연계 에이전트(회의실 예약·위원 선정)
환경 축 배포:행정망 네트워크:폐쇄망 가능 모델:LLM(모델 미상) 런타임:MCP·CLI 설정 권한:P2 시스템 쓰기
- 제어 흐름(B′)
- B′7 ReAct 도구 루프
- 공통 서비스(A)
- A2.2 모델 서빙 · 주권형 온프레미스 A8 MCP 서버·호스트
- 운영(C)
- C1 검토 큐 계획 C8 권한 경계·킬스위치 계획 C4 감사 로그·지표 계획
- 신뢰할 수 없는 입력
- 메일 시스템 연동 시 외부 발신 메일 본문
- 서비스 블록(D)
- D8.2 요약·추출 D8.0 기타·범용
- 부품 배선
- A2.2 → B1 · A8 → B6 · B6 → B′7 · B1 → C1 · B6 → C8 · C1 → D8.2 · B6 → D8.0
- 안티패턴(X)
- X2 설계도만 있는 운영
판정 근거
서울시가 기관 공용 AI 엔진 위에 MCP 방식으로 기능을 붙이는 에이전트 사업을 2026년 7월 발주했다(5개월, 약 18억). 기사 기준 시범 에이전트는 문서 요약·회의실 예약·제안평가위원 선정 3종이며 업무관리·회의실 예약·메일 시스템과 MCP로 연동한다. R1 가치 흐름에서 근거가 가장 구체적인 문서 요약(담당자가 결과를 수정하는 검토 단계)을 대표로 B1 시스템 내장형을 주 부품으로, 예약·선정 에이전트는 도구 호출을 동반하므로 B6(단일 에이전트 도구 연쇄)을 secondary로 둔다. 내부 구축 LLM이라 A2.2(모델명 미상, model_dependency는 LLM(모델 미상)). 착수 단계이므로 R3에 따라 C1·C8·C4 모두 planned이고 X2(설계도만 있는 운영)를 태그한다. 회의실 예약은 시스템 쓰기라 P2 잠정이며 메일 연동이 있어 신뢰 불가 입력 규칙 위반 후보로 기록했다. transition은 원장 값 기관 공식을 따르되 실제로는 미착수에 가깝다.
구현 가이드
주 패턴 B1 코파일럿을 구현할 때
구현 단계
- 대상 문서의 서식·필수 항목·문체 규범을 정리해 A9 스킬(프롬프트 템플릿)로 만든다.
- 업무 질문·모범 답안·채점 기준으로 C9 평가 세트를 먼저 만들어 모델·프롬프트 선택을 잰다.
- E1·E5에 맞는 모델 경로를 정한다. 행정망이면 BYO 대신 A2 내부망 프록시, 민감 자료면 C5 비식별을 앞단에 둔다.
- 산출물을 F2 편집 가능 출력과 A10 서식으로 내고, C1 검토 큐에서 담당자가 확정하게 한다.
- 수정률·처리시간을 C4로 집계하고, 저위험 유형이 확인되면 C2 자동 확정 분기를 검토한다.
점검표
- 담당자가 최종 확정한다는 절차가 운영되는가
- 서식·문체 규범이 A9 스킬로 분리되어 있는가
- 초안을 이용자가 직접 고칠 수 있는가(F2)
- 수정 내역이 기록되어 품질 개선에 쓰이는가
환경 조건
E1 행정망이면 BYO 코딩 에이전트를 쓸 수 없어 A2 내부망 프록시가 필요하다. E1 로컬 PC 완결이면 A9 스킬 + A10 어댑터 조합이 된다. E2 해외 상용 API면 직접 호출 대신 A2 게이트웨이를 거친다. E2 모델 중립(BYO)이면 A9 스킬 형태로 배포하고 모델 교체 가능성이 곧 C7이다. E4는 P1이 기본이고, P2로 올라가면 C1 전건 검토 → C2 분기로 바꾼다.
주의할 점
- 전건 검토가 영원히 남으면 업무 순서는 그대로(First 불가)
- 상용 API 직접 호출 시 X4 위험
- 행정망에서는 BYO 불가로 A2 내부망 프록시가 선행되어야 함
기본 배선 예
A9 → B1 (B′5) → C1 → D8.3 · A2.4 → B1 (행정망)
보완이 필요한 필수 부품
이 조합에서 카탈로그가 함께 갖추라고 권하는 부품 가운데 아직 확인되지 않은 것이다.
- A9 업무 규범 스킬 보고서 구조·문체·서식·검증 절차 같은 업무 규범을 모델 중립 스킬(지침 + 검증기 + 출력 서식)로 패키징해 어떤 모델·에이전트에서든 재사용한다.
- A10 문서 형식 어댑터 HWP·HWPX·엑셀·한셀·PDF 같은 한국 공공 문서 형식을 AI 부품이 읽고(구조화) 쓰게(서식 생성) 하는 변환 계층이다.
- C5 가드레일 필터 개인정보·환각·편향·형식 오류가 프롬프트나 산출물에 들어가지 못하게 시스템이 경계에서 걸러낸다. 비식별 전처리, 출처 검증, 구조적 출력 제약이 대표 변형이다.
- F2 편집 가능한 출력 생성물을 이용자가 직접 고쳐 확정하게 한다. 통제감의 실체이며, 수정 내역은 C4 지표와 C6 환류의 입력이 된다.
피해야 할 안티패턴
- X2 설계도만 있는 운영 (이 사례에서 확인) 위험도 분기·롤백·재학습 같은 운영 부품이 '예정'·'설계됨'으로만 등장하고 실증 기간에 한 번도 실행되지 않은 채 운영 체계를 갖췄다고 보고하는 함정이다. 대처: 모든 운영 부품을 R3의 3단계(present·implemented·planned)로 정직하게 기록하고, 가장 중요한 부품부터 실증 기간 안에 완결된 실행 사이클을 한 번 이상 돌린다(R12). 먼저 C4 감사 로그·지표를 켜서 기록처를 만들고, C2는 실제 분기 비율을 실측하고, C3는 롤백·재처리를 한 건 이상 실행하고, C6는 재학습·기준 개정을 한 번 돌리고, C7은 장애 주입으로 전환을 한 번 실행한다. 실행하지 못한 부품은 planned로 내리고 transition.stage를 '미착수'나 '구현·미배포'로 적어 설계와 운영을 구분한다.
- X1 AI 스티커 기존 화면에 요약·챗봇 버튼만 붙이고 업무 순서와 사람·AI의 역할 분담은 그대로 두어, AI가 있어도 업무 산출물이 바뀌지 않는 함정이다. 대처: 먼저 가치 흐름 규칙(R1)으로 사람 또는 국민이 최종으로 받는 핵심 산출물을 정하고, 그 산출물을 AI가 어떤 모양으로 분담할지 B 업무 컴포넌트를 하나 고른다(초안→사람 확정이면 B1, 근거 접지 답변이면 B3, 서류 추출이면 B4). 사람이 확정하는 지점은 C1 검토 큐로, 이용자가 고쳐 확정하는 면은 F2 편집 가능한 출력으로 명시한다. 흐름이 바뀌었는지는 C4 감사 로그·지표의 처리시간·수정률로 잰다. AI 런타임이 전혀 없는 행정정보시스템이라면 AI로 포장하지 말고 R24대로 B0·service_type 0·platform 공란·X1(AI 무관)으로 정직하게 분류한다.
- X4 단일 모델 인질 상용 API 하나에 전 기능이 묶여 있어, 그 API가 멈추거나 바뀌면 무슨 일이 생기는지 아무도 답하지 못하는 함정이다. 대처: 모델 호출을 A2 모델 서빙 계층 뒤로 숨겨 B 부품이 특정 벤더 API를 직접 부르지 않게 한다. 그 위에 C7 폴백 스위치로 재시도 → 기존 API → 대체 MCP → 대체 모델(A2.2 주권형 로컬 등) → 규칙 기반 축소 → 수동 전환의 경로를 정하고 전환 이력을 C4에 남긴다. 모델 교체가 실제로 안전한지는 C9 평가 세트로 재어 버전을 고정한다. 모델 중립(BYO) 배포라면 A9 스킬 형태로 배포해 모델 교체 가능성 자체를 폴백으로 삼는다.
- X10 평가 없는 RAG, RAG 없는 튜닝 평가 세트 없이 검색을 붙여 '좋아진 것 같다'로 배포하고, 검색으로 풀릴 문제를 파인튜닝으로 푸는, 진행 경로를 건너뛰는 함정이다. 대처: §7.2 진행 경로를 순서대로 밟는다. B1 직접 프롬프트에서 시작해 두 번째 단계에서 C9 평가 세트(업무 질문·정답·채점 기준)를 먼저 만들고, 이후 A9 규범 스킬·F4, B3 지식 접지(A1 데이터 자산), B3 검색 품질(Hybrid·Rewriting·Reranker), C5 가드레일·F1 순으로 붙이며 매 단계를 C9로 잰다. A2.3 튜닝은 진행 경로의 마지막 단계로, 검색·규범 스킬로 풀리지 않는다는 것이 C9 점수로 확인됐을 때만 한다. 모델·프롬프트·설정 조합은 릴리스처럼 버전 관리한다.
관련 가이드라인
이 사례가 쓰는 부품과 이어지는 공공 AX 안내서·지침이다 (부록 E 공공 AX 가이드라인 문서 해설 기준, 겹치는 부품이 많은 순).
- 고영향 인공지능 사업자 책무 가이드라인 쓰는 작업: 고영향으로 판단된 사업은 설계 단계에서 책무 이행 계획을 세우며, 그 항목을 이 문서에서 가져온다. 사람의 감독 지점, 설명 제공 방식, 기록 보존을 설계서에 반영한다.주의: 구체 책무 항목은 첨부 원문으로 확인한다.
- 공공데이터의 인공지능 친화적 관리 가이드라인 이 사례와 겹치는 부품 A10 문서 형식 어댑터 A8 MCP 서버·호스트쓰는 작업: 데이터 담당 부서가 공공데이터나 내부 문서를 RAG 지식베이스와 API로 내놓기 전에 편다. 데이터 개방 계획서의 메타데이터 항목, 지식베이스에 넣을 문서의 형식 변환 기준, 데이터 품질 점검표를 이 문서로 쓴다. 공공 API를 MCP 서버로 감싸려는 담당자에게도 기본 문서다.주의: NIA가 v1.1 개정을 공지했으므로 내려받은 파일의 판을 확인한다.
- 국가·공공기관 AI보안 가이드북 이 사례와 겹치는 부품 C8 권한 경계·킬스위치 B6 에이전트 오케스트레이터쓰는 작업: 아키텍처 설계 단계에서 보안 담당자와 사업 담당자가 보안성 검토 신청서와 보안 요구사항을 쓸 때 기준으로 삼는다. 에이전트나 MCP 서버를 들이는 사업이면 3장이 바로 설계 검토 목록이 된다.주의: 기관 보안규정과 보안성 검토 절차가 이 문서 위에 겹쳐진다. 이 문서만 근거로 쓰지 말고 기관 보안 부서의 적용 기준을 함께 확인한다.
- 개인정보의 안전성 확보조치 기준 안내서 이 사례와 겹치는 부품 C4 감사 로그·지표 C8 권한 경계·킬스위치쓰는 작업: 운영 단계의 접근권한 관리 대장, 접속기록 보관과 점검 절차를 정할 때 쓴다. AI 서비스의 관리자 화면, 벡터 DB, 대화 로그 저장소가 모두 대상이다.주의: 대화 로그는 개인정보를 담기 쉽다. 품질 개선용으로 쌓는 로그에도 이 기준을 적용한다.
- 생성형 인공지능 활용 저작물의 저작권 등록 안내서 이 사례와 겹치는 부품 F2 편집 가능한 출력 C4 감사 로그·지표쓰는 작업: 기관이 AI를 써서 만든 홍보 영상, 교재, 디자인을 기관 저작물로 등록하거나 관리하려 할 때 쓴다. 사람이 고친 부분을 기록해 두어야 하는 이유가 여기서 나온다.주의: 등록 실무는 원문과 한국저작권위원회 안내로 확인한다.
- 생성형 인공지능 결과물에 의한 저작권 분쟁 예방 안내서 이 사례와 겹치는 부품 C1 검토 큐 C4 감사 로그·지표쓰는 작업: 운영 단계에서 AI 결과물을 외부로 배포하는 부서가 배포 전 확인 절차를 만들 때 쓴다. PAX 목록이 꼽은 결과물 유사성과 AI 이용 사실 기록이 이 절차의 항목이다.주의: 지식베이스 문서를 그대로 옮겨 답하는 RAG 서비스도 결과물 유사성 문제를 안는다.
- 공공부문 AI 도입·활용 가이드 이 사례와 겹치는 부품 X10 평가 없는 RAG, RAG 없는 튜닝쓰는 작업: 사업 담당자가 사업계획서와 예산 요구서를 쓸 때 처음 펴는 문서다. 기획 단계에서는 사업 범위와 성과 지표를, 계약 단계에서는 과업지시서 구조를, 운영 단계에서는 유지관리 항목을 이 문서의 단계 구분에 맞춘다. 자체 모델을 들일지 공통기반을 쓸지 결정할 때도 이 문서가 기준이다.주의: 2024년 1.0과 2025년 2.0 초거대 AI 가이드라인을 잇는 문서다. 신규 사업은 이 판을 근거로 쓰고, 구판의 체크리스트는 이 판에 없는 항목을 확인할 때만 꺼낸다.
- 공공부문 초거대 AI 도입·활용 가이드라인 2.0 이 사례와 겹치는 부품 C4 감사 로그·지표쓰는 작업: 2025년에 착수해 이 판을 근거로 계약한 사업의 운영과 감리에서 기준 문서로 다시 편다. 새 사업을 기획하는 담당자에게는 사례집 부분이 쓸모 있다. 비슷한 업무에 누가 무엇을 해 보았는지 찾는 출발점이다.주의: 2026년 6월 가이드가 이 판의 다음 판이다. 공식 게시물을 이번 집필에서 확인하지 못했으므로, 인용할 때는 기관이 보유한 파일의 판 표기를 확인한다.
같은 주 패턴(B1)을 쓰는 다른 사례
같은 업무 패턴으로 조립된 사례를 서비스 유형이 같은 것부터 모았다 외 68건. 구현할 때 비교해 볼 수 있다.
이 사례에 쓰인 패턴
B6 에이전트 오케스트레이터 업무 컴포넌트
역할을 나눈 LLM들이 도구를 호출하며 계획을 세우고 다단계 업무를 이어 가며, 사람은 승인과 예외 처리를 맡는다.
PAX 사례 15건이 이 부품을 쓴다
맥락
여러 시스템·도구(A8 MCP·API·문서)를 오가는 다단계 업무, 데이터 조회·분석 에이전트(유형 5b), 망분리 환경의 로컬 MCP 호스트에 쓴다. 하위 작업이 실제로 분리되거나 AI가 도구를 골라야 할 때만 해당한다.
맞서는 힘(긴장)
- 자율성 vs 권한 통제(P2 이상에서 C8 필수)
- 멀티에이전트의 분업 vs 조정 비용·충돌(X11)
- 도구 출력 활용 vs 도구 출력 속 지시가 명령이 되는 위험(X13)
- 탐색적 유연성 vs 재생·감사 가능성
해법
목표와 도구 목록(A8 MCP·API)을 받아 AI가 계획을 세우고 도구를 골라 호출하며, 필요하면 하위 전문 에이전트에 위임한다(B′4·B′7·B′8). 단일 에이전트에서 시작해 하위 작업이 분리될 때만 계층·병렬로 승급한다. 도구별 읽기/쓰기 권한과 실행 승인은 C8로, 단계 상태와 되돌림은 C3로, 모든 호출은 C4 추적 로그로 남긴다. 신뢰 불가 입력을 읽는 경우 S5 계획 고정이나 S6 격리로 도구 출력이 새 행동을 끼워 넣지 못하게 하고, 되돌리기 어려운 조치 앞에는 F6 확인을 둔다.
이럴 때 쓴다
- 한 건의 처리가 여러 시스템 조회·작성·검증에 걸쳐 있고 AI가 도구 순서를 골라야 할 때
- 하위 작업이 실제로 분리되거나 컨텍스트 창이 부족할 때
- C8·C3·C4 통제를 함께 갖출 수 있을 때
이럴 때는 쓰지 않는다
- 단계 순서가 고정된 파이프라인일 때(B′1을 가진 B1·B4)
- 실제 흐름이 초안 → 사람 확정일 때(B1)
- 스케줄러·크롤러 수준 자동화일 때(agent_system=true라도 B6 아님)
- 단일 에이전트가 되기 전에 멀티에이전트부터 만들려 할 때(X11)
얻는 것
- 여러 시스템을 오가는 업무 흐름 자체를 재설계
- 도구 교체로 다른 기관이 그래프를 재사용 가능
- First 지향 구조
점검표
- 복수 LLM 역할·도구 호출 루프·AI의 계획 선택이 실제로 있는가(R2)
- 도구별 읽기/쓰기 권한과 실행 승인이 명시되어 있는가
- 모든 도구 호출이 추적되는가
- 도구 출력이 새 행동을 촉발하지 못하게 막는 구조가 있는가
구조 — 참여 부품
- 계획·감독 에이전트 — 목표를 쪼개고 도구·하위 에이전트를 선택
- 전문 하위 에이전트 — 조회·작성·검증 등 역할별 수행
- A8 MCP 서버·호스트 — 도구 인터페이스와 레지스트리
- C8 권한 경계·킬스위치 — 도구별 권한·실행 승인·즉시 중단
- C4 감사 로그·지표 — 호출 추적
- 담당자 — 승인 관문과 예외 처리
변형
- 멀티에이전트 오케스트레이션: 감독자가 역할별 에이전트에 일을 맡기고 결과를 합친다
- 관문 내장형(스테이지-게이트): 파이프라인 안에 사람 승인 관문이 여럿 있다(R2)
- 단일 에이전트 도구 연쇄: 하나의 에이전트가 계획하고 여러 도구를 호출한다(R2)
- 자가검증 루프 내장: 실행 결과를 스스로 검증하고 재시도한다(R2)
- 로컬 MCP 호스트: 망분리 환경에서 도구별 위험도·실행 승인·감사 대시보드를 갖춘다(E1 폐쇄망이면 이 변형만 가능)
- 시뮬레이션: 여러 에이전트로 정책·여론 등을 모의 실행한다
- 에이전트 함대 오케스트레이션: 한 사람이 다수의 독립 코딩 에이전트를 병렬로 지휘하고 일을 배정·수합한다(R25)
참조 구현 예
- PAX 망분리 환경용 로컬 AI 에이전트 + KOSIS 공식 MCP — 로컬 MCP 호스트, 도구별 위험도·실행 승인·감사 대시보드(§9)
- PAX MOPAN — RAG·MCP·워크플로 조합 바탕 시스템(카드 참조 구현)
- PAX c54ee4b5fb3ee4c5 — Orca ADE — 여러 코딩 에이전트 병렬 지휘, B6-f 해외 참고(§13)
관련 부품
C8 필수 통제 — 도구별 권한·실행 승인 · A8 끼울 자리 — MCP 도구 · B′4 기본 배선 — 계층 분해·감독자 · B′7 시작 배선 — 단일 에이전트 ReAct에서 승급 · S5 보안 짝 — 계획 고정으로 도구 출력 인젝션 차단 · F6 이용자 쪽 대응 — 에이전트 행동 확인
참고 자료
Google ADK 8패턴 · Gulli ch.7 Multi-Agent·ch.6 Planning·ch.2 Routing · Springer Supervisor/Collaboration · GoF Mediator, Microservice Aggregator
이 부품과 이어지는 가이드라인
B1 코파일럿 업무 컴포넌트
사람이 하던 문서·판단 작업 옆에 AI가 초안·요약·검토안을 놓고, 사람이 고쳐서 확정한다.
PAX 사례 111건이 이 부품을 쓴다
맥락
문서·기안·검토의견처럼 산출물 형식이 정해져 있고 최종 확정자가 사람인 업무에 쓴다. BYO 코딩 에이전트와 A9 스킬을 쓰는 스킬 코파일럿이 PAX 자생 도구에 많다.
맞서는 힘(긴장)
- 초안 속도 vs 전건 검토에 드는 사람 시간
- 상용 모델 품질 vs 행정망·민감정보 제약(E1·E5)
- 양식 일관성(A9 규범) vs 사안별 유연성
해법
업무 서식과 참고 자료를 입력으로 받아 모델(A2 또는 BYO 구독)이 초안·근거·신뢰도를 내고, 사람이 편집 가능한 형태(F2)로 받아 고쳐서 확정한다. 보고서 구조·문체·검증 절차는 A9 규범 스킬로 코드 밖에 두고, 공공 문서 형식은 A10 어댑터로 입출력한다. 확정 전 검토는 C1 검토 큐로 운영하고 수정 내역을 C4·C6의 입력으로 남긴다. First로 가려면 저위험 건을 C2로 자동 확정하는 분기를 더한다.
이럴 때 쓴다
- 산출물 형식이 정해진 문서를 반복 작성할 때
- 최종 판단과 책임이 사람에게 남아야 할 때(P1 산출물 생성)
- 유형 ④ 내부 문서·기안, 유형 ⑫ 개발 코파일럿의 기본 조립일 때
이럴 때는 쓰지 않는다
- 답이 기관 규정·선례 속에 있어 접지와 출처가 핵심일 때(B3)
- 추출 결과가 사람 확정 없이 다음 판정 단계로 흐를 때(B4)
- 런타임에 모델이 필요 없는 정형 취합일 때(B0)
얻는 것
- 문서 작성 시간 단축
- 책임 소재가 사람에게 명확히 남음
- 도입이 쉬워 Enabled의 전형 경로
점검표
- 담당자가 최종 확정한다는 절차가 운영되는가
- 서식·문체 규범이 A9 스킬로 분리되어 있는가
- 초안을 이용자가 직접 고칠 수 있는가(F2)
- 수정 내역이 기록되어 품질 개선에 쓰이는가
구조 — 참여 부품
- A2 모델 서빙 계층 — 초안 생성 모델 호출(행정망이면 내부망 프록시)
- A9 업무 규범 스킬 — 서식·문체·검증 절차를 프롬프트 템플릿으로 고정
- A10 문서 형식 어댑터 — HWPX·엑셀 입출력
- C1 검토 큐 — 담당자가 초안을 확인·수정·확정
- 담당자 — 최종 확정자이자 책임자
변형
- 시스템 내장형: 기관 업무 시스템 안에 초안 기능을 넣은 형태
- 스킬 코파일럿: BYO 코딩 에이전트 + A9 스킬로 배포되는 형태(PAX Enabled 사례에서 가장 흔한 형태)
참조 구현 예
- PAX gov-report-skill — 기획보고서 7대 항목 스킬 코파일럿(카드 참조 구현)
관련 부품
C1 짝 — 사람 확정 절차 · F2 이용자 쪽 대응 — 편집 가능 출력은 B1의 필수 면 · A9 끼울 자리 — 서식·규범 스킬 · B′5 기본 배선 — 유형 ④·⑫ 조립 템플릿의 생성자-비평가 · C2 다음 단계 — 저위험 자동 확정으로 First · B3 승급 경로 — §7.2 진행 경로 1 → 4
참고 자료
Fowler Direct Prompting · InfoQ Editable Output · GoF Decorator
이 부품과 이어지는 가이드라인
B′7 ReAct 도구 루프 제어 흐름
생각 → 도구 호출 → 관찰 → 생각을 반복하며 답을 찾는 배선이다. 추론 흔적이 남아 근거 추적의 원료가 된다.
PAX 사례 16건이 이 부품을 쓴다
맥락
대민 상담(B3, 유형 ①)의 검색 루프, 데이터 조회·분석 에이전트(B6 로컬 호스트, 유형 5b), MCP 도구 연결(A8)에 쓴다. §7.2 진행 경로의 7단계이고, 단일 에이전트는 여기서 출발한다.
맞서는 힘(긴장)
- 탐색적 유연성 vs 긴 정형 과제에서의 실행 무질서
- 도구 출력 활용 vs 도구 출력 속 지시가 명령이 되는 위험(X13)
- 추론 흔적의 투명성 vs 호출 수·비용
해법
모델이 현재 목표에 대해 생각을 적고, 도구 하나를 골라 호출하고, 결과를 관찰한 뒤 다음 행동을 정한다. 추론 흔적과 호출 순서는 C4 추적 로그로 남기고 답에는 근거(F1)를 붙인다. 도구는 A8 레지스트리에 등록된 것만 쓰게 하고 도구별 권한을 C8로 제한한다. 신뢰 불가 데이터를 읽은 뒤 새 행동을 부를 수 있으면 S5 계획 고정이나 S6 격리로 막고, 최대 호출 횟수를 둔다.
이럴 때 쓴다
- 질의가 탐색적이라 순서를 미리 정할 수 없을 때
- 답의 근거와 도구 호출 순서를 보여 줘야 할 때(§7.5)
- 단일 에이전트로 시작하는 첫 에이전트 배선일 때
이럴 때는 쓰지 않는다
- 긴 정형 과제로 단계 누락이 문제일 때(B′8)
- 순서가 고정된 파이프라인일 때(B′1)
- 신뢰 불가 입력을 읽고 P2 이상 행동을 하는데 S5·S6을 둘 수 없을 때
얻는 것
- 근거와 호출 순서의 투명성
- 탐색적 질의에 적합
- C4 추적의 원료
점검표
- 도구 호출 순서와 추론 흔적을 지금 볼 수 있는가
- 최대 호출 횟수가 있는가
- 도구 출력이 새 행동을 부르지 못하게 막는 구조가 있는가
구조 — 참여 부품
- 추론 모델 — 생각을 적고 다음 도구를 선택
- A8 MCP 서버·호스트 — 호출 가능한 도구와 레지스트리
- C4 감사 로그·지표 — 추론 흔적·호출 순서 기록
- C8 권한 경계·킬스위치 — 도구별 읽기/쓰기 제한
관련 부품
A8 끼울 자리 — 호출할 도구 · C4 기록처 — 추론 흔적·호출 추적 · B′8 대안 — 긴 정형 과제 · B′4 승급 — 하위 작업이 분리되면 계층화 · S5 보안 짝 — 도구 출력이 행동을 바꾸지 못하게
참고 자료
Towards AI #2·#4 · Gulli ch.5 Tool Use · Springer ReAct
A2.2 모델 서빙 · 주권형 온프레미스 공통 서비스
오픈웨이트 모델을 기관 서버·폐쇄망·로컬 PC 안에서 Ollama·vLLM 등으로 구동해 데이터를 기관 밖으로 내보내지 않고 추론한다.
PAX 사례 54건이 이 부품을 쓴다
맥락
E1은 폐쇄망·행정망·로컬 PC, E2는 해외 오픈웨이트(로컬) 또는 국산 오픈웨이트, E5는 S 이상이다. 폐쇄망 B3·B6·B8, 유형 3(현장 폐쇄망 서버 추론), 유형 12 개발 코파일럿은 이 변형을 기본으로 쓴다.
맞서는 힘(긴장)
- 데이터 주권 vs 상용 최신 모델 대비 성능
- GPU·서버 고정비 vs 종량 과금
- 모델 운영·갱신 역량 vs 외부 의존 제거
- 저사양 장비 구동 vs 모델 크기
해법
오픈웨이트 모델을 기관 안에 설치하고 서빙 계층(Ollama·vLLM·LM Studio 등)으로 업무 부품에 노출한다. 임베딩 모델도 로컬로 두어 B3 검색까지 망 안에서 끝낸다(§5 E1 폐쇄망 행 '로컬 임베딩'). 모델 선정은 C9 평가 세트로 상용·온프레미스 후보를 같은 조건에서 비교해 정한다. 폐쇄망에서 C7 경로는 수동 전환·다른 로컬 모델로 제한되므로 둘 이상의 로컬 모델이나 수동 절차를 미리 둔다. 모델·패키지 반입은 S11 인제스천 검증을 거친다.
이럴 때 쓴다
- E1이 폐쇄망·행정망이거나 문서가 PC 밖으로 나가면 안 될 때
- E5가 S 이상인데 내부망 프록시(A2.4)를 쓸 수 없을 때
- 현장 폐쇄망 서버에서 추론해야 하는 유형 3
- C7의 대체 경로로 로컬 모델을 둘 때
이럴 때는 쓰지 않는다
- 추론 인프라·운영 인력을 확보할 수 없을 때
- 현장 기기 자체에서 돌아야 하면 A5(엣지 런타임)
- 모델을 재학습했으면 A2.3
얻는 것
- 데이터가 기관 밖으로 나가지 않음
- 호출 비용이 고정비로 바뀜
- 폐쇄망에서도 LLM 사용 가능
- C7의 대체 경로 후보
점검표
- 추론·임베딩 어디에서도 데이터가 망 밖으로 나가지 않는가
- 모델 선정 근거(평가 세트 비교)가 남아 있는가
- 반입한 모델·패키지의 무결성 검사 기록이 있는가
- 대체 로컬 모델 또는 수동 전환 절차가 있는가
구조 — 참여 부품
- A2 서빙 계층 — 로컬 모델을 업무 부품에 노출
- 오픈웨이트 모델·로컬 임베딩 — 기관 안에서 추론·색인
- GPU 서버 또는 워크스테이션 — 추론 인프라
- S11 인제스천·공급망 검증 — 폐쇄망 반입 모델·패키지 검사
변형
- 기관 서버형: vLLM 등으로 기관 GPU 서버에서 다수 이용자에게 서빙한다.
- 로컬 PC·워크스테이션형: Ollama·LM Studio로 개인 PC나 단일 워크스테이션에서 돌린다(온나라 sAIde).
- 범정부 공통기반 내부망 설치형: 국산 독자모델·오픈웨이트를 공통기반 내부망에 직접 설치해 여러 부처에 제공한다(PAX 행정안전부 사례).
참조 구현 예
- PAX 58420e002644542c — 행정안전부, 엑사원·Gemma4를 범정부 공통기반 내부망에 설치해 약 8천 명에 롤아웃(§13 A2.2)
- PAX 01963ce2b093182c — 양산시, 저사양 온프레미스 로컬 LLM으로 보고서 작성 전 과정을 폐쇄망 안에서 처리(§13 A2.2)
- PAX 온나라 sAIde — 온나라 사이드패널 + 로컬 Ollama 요약(§9)
관련 부품
C7 대체 경로 — 상용 API 장애 시 전환 대상 · A8 짝 — 폐쇄망 로컬 MCP 호스트 · S11 선행 — 폐쇄망 반입 검증 · A5 대안 — 현장 기기 추론 · C9 선행 — 모델 선정 근거
참고 자료
Heiland '업무 로직과 ML 모델 분리' · GoF Strategy
이 부품과 이어지는 가이드라인
A8 MCP 서버·호스트 공통 서비스
공공 API·업무 시스템·로컬 파일을 에이전트가 부를 수 있는 도구로 감싸고, 도구 목록·권한·호출 로그를 한 층에서 관리한다.
PAX 사례 94건이 이 부품을 쓴다
맥락
에이전트(B6)·코파일럿(B1)이 도구를 호출하는 과제나, 공공데이터를 AI 도구로 공개하려는 기관에 쓴다. E3 값은 MCP·CLI 설정이다. 유형 5b에서는 필수이고(R10 'A8 또는 자체 도구 인터페이스'), 서버만 있는 사례는 5b-server로 분류한다(A8·S11 필수, R18).
맞서는 힘(긴장)
- 도구 재사용·생태계 확산 vs 권한 표면 확대
- 도구 설명의 편의 vs 실제 권한과의 불일치(X7)
- 서버 개수 성과 vs 실제 업무 호출(X8)
- 도구 출력 활용 vs 도구 출력을 타고 오는 간접 인젝션(X13)
해법
공공 API·업무 시스템·로컬 파일을 도구 설명·인증·정책과 함께 MCP 서버로 감싸 에이전트에 노출하고, 호출 결과에 출처·갱신 시각을 붙이며 호출 로그를 남긴다. 읽기(P0) 서버와 쓰기(P2) 서버를 분리하고 C8로 도구별 실행 승인을 건다. 배포·등재 전에 PAX MCP 6축 검증(권한 표면·비밀·공급망·위생·인젝션·데이터 흐름)을 통과시키고 S11로 반입을 검사하며, 통과하지 못한 축이 있으면 전이 범위를 부서 공유 이하로 둔다. 도구 목록·버전·갱신 공지는 레지스트리(Service Discovery)로 관리한다. 폐쇄망에서는 로컬 모델(A2.2)로 여러 MCP를 구동하는 로컬 호스트 변형을 쓴다.
이럴 때 쓴다
- 에이전트가 공공 API·업무 시스템을 도구로 호출해야 할 때
- 기관 데이터를 외부 AI 클라이언트와 타 기관이 직접 호출하게 공개할 때
- 표준 시스템에 API를 열어 레거시 오버레이(B8)를 대체할 때
이럴 때는 쓰지 않는다
- 호출할 도구가 로컬 파일뿐인 단순 작업(§5 E1 로컬 PC 행: 드묾)
- 실제 업무 호출 없이 서버 개수를 성과로 삼으려 할 때(X8)
- 6축 검증·권한 분리를 할 수 없는데 쓰기 도구를 노출하려 할 때
얻는 것
- 도구 재사용과 생태계 확산
- 권한·호출을 한 층에서 관리
- 공공데이터를 AI가 직접 쓰는 경로
점검표
- 도구 설명이 '조회'인데 쓰기·실행 권한을 가진 도구가 없는가
- 6축 검증 결과가 기록되어 있는가
- 호출 로그와 실제 업무 호출 지표가 있는가
- 호스트가 도구 출력을 명령으로 받지 않도록 S5·S6 등이 있는가(P2 이상)
구조 — 참여 부품
- MCP 서버 — 공공 API·업무 시스템·로컬 파일을 도구로 감쌈
- MCP 호스트(에이전트) — 도구를 선택·호출하고 결과를 업무 흐름에 사용
- C8 권한 경계·킬스위치 — 읽기/쓰기 분리와 도구별 실행 승인
- S11 인제스천·공급망 검증 — 서버 반입·등재 전 6축 검증
- C4 감사 로그·지표 — 호출 추적과 실제 업무 호출 지표
변형
- 공공데이터 MCP 서버(읽기, P0): 국회 API 276개 MCP, KOSIS 통계 MCP, 나라장터 MCP, 법령 MCP 등.
- 업무 시스템 MCP(쓰기, P2): 업무 시스템에 쓰기 동작을 노출한다. C2·C3·C4·C8이 필수다.
- 로컬 MCP 호스트: 폐쇄망에서 여러 MCP를 로컬 모델로 돌린다(망분리 로컬 AI 에이전트 + KOSIS 공식 MCP).
참조 구현 예
- PAX 망분리 로컬 AI 에이전트 + KOSIS 공식 MCP — 로컬 MCP 호스트, 도구별 위험도·실행 승인·감사 대시보드(§9)
- PAX 43dc7f4ab2500260 — 64개 도구·인용 조문 검증, 공공 깃랩 공개로 기관 내부망 AI에 공식 등록(§13 A8)
- PAX 7f8dfb1eb051abe9 — 지자체별 규정을 설정파일로 분리한 이식형 MCP(§13 A8)
관련 부품
C8 필수 짝 — 읽기/쓰기 분리·도구별 승인 · S11 등재 관문 — 6축 검증·공급망 · B6 소비처 — 도구를 부르는 에이전트 · B8 대체 — A8이 열리면 오버레이 퇴출 · S6 호스트 쪽 대응 — 도구 출력 격리
참고 자료
Gulli ch.10 MCP·ch.15 A2A · Microservice 패턴 API Gateway·Service Discovery·Access Token · PAX MCP 6축 검증 매트릭스
이 부품과 이어지는 가이드라인
C1 검토 큐 운영 컴포넌트
AI 산출물이 다음 단계로 넘어가기 전에 사람이 맞고 틀림을 확인·수정·확정하는 대기열을 두어, 오류가 업무 결과로 흘러가지 않게 한다.
PAX 사례 46건이 이 부품을 쓴다
맥락
AI 산출물이 공문·처분·대민 안내·기록으로 이어지는 모든 B 부품(B1 코파일럿, B4 인식 파이프라인, B2 예측기, B7 콘텐츠 생성기 등). 이용자 본인이 최종 확정자인 자기서비스형 도구도 포함한다(R16).
맞서는 힘(긴장)
- 정확성·책임성 vs 처리 속도(전건 검토는 자동화 이득을 깎는다)
- 검토자의 숙련 vs 자동화 편향(AI 결과를 그대로 승인하는 경향)
- 전건 검토의 안전 vs 위험도별 분기(C2)로 가야 하는 효율 압력
해법
AI 산출물에 신뢰도·근거를 붙여 검토 대기열에 올리고, 검토자가 승인·수정·반려 중 하나를 고르게 한다. 수정·반려 내역은 C4 감사 로그에 남겨 수정률을 집계하고 C6 환류의 입력으로 쓴다. 검토 화면은 원문 위치·근거를 함께 보여 줘 확인 비용을 줄인다. 전건 검토로 시작하되, 수정률 실측이 쌓이면 C2 위험도 라우터로 저위험 건을 자동 종결하는 단계로 옮긴다.
이럴 때 쓴다
- AI 산출물이 공문·처분·대민 안내로 그대로 이어질 때
- E4가 P1 이상이고 되돌리는 데 사람 시간이 많이 드는 조치가 있을 때
- 서비스 유형 ② 접수·심사, ④ 기안 코파일럿, ⑥ 콘텐츠 제작, ⑦ 대조·점검, ⑩ 위험 예측, ⑪ 추천·매칭, ⑫ 개발 코파일럿처럼 C1이 필수인 유형
이럴 때는 쓰지 않는다
- B0 결정적 도구처럼 런타임 AI 산출물이 없을 때
- 쉽게 되돌릴 수 있고 저위험인 조치를 이미 C2로 자동 종결하도록 실측 근거를 갖춘 구간(전건 검토를 영원히 남기지 않는다)
얻는 것
- 오류가 업무 결과로 나가기 전에 차단
- 책임 소재가 명확해짐
- 수정 내역이 C4 지표와 C6 환류의 원천 데이터가 됨
점검표
- AI 산출물이 확정 전 상태로 머무는 지점이 명시되어 있는가
- 검토자와 승인·수정·반려 선택지가 정해져 있는가
- 검토 결정과 수정 내역이 로그로 남는가
- 실증 기간의 검토·수정 건수가 기록되어 있는가
- 전건 검토에서 분기로 옮길 조건이 정해져 있는가
구조 — 참여 부품
- 검토 대기열 — AI 산출물을 확정 전 상태로 보관하고 검토자에게 배정
- 검토자(담당자 또는 이용자 본인) — 승인·수정·반려를 결정하는 최종 책임자
- F2 편집 가능한 출력 — 검토자가 산출물을 직접 고치는 화면
- C4 감사 로그·지표 — 검토 결정과 수정 내역을 적재해 수정률로 집계
변형
- 전건 검토형: 모든 AI 산출물을 담당자가 확인·확정
- 예외 검수형: 정상 건은 일괄 승인하고 저신뢰 항목만 개별 검수하는 검수 UI
- 파이프라인 내장 관문형: 멀티에이전트·다단계 파이프라인의 각 관문에 승인·보완·재작성 선택지를 둠
- 자기서비스형: 이용자 본인이 최종 확정자인 HITL. 실제 운영 중이면 C1 present(R16)
- 심의 게이트: 팩트체크·법무·윤리처럼 제3자 전문가가 수행하는 승인 게이트
참조 구현 예
- PAX 9dc1a7081bc869b1 — 광진구 — 담당자·팀장 최종 판단 책임 등 4대 관리 원칙 명문화
관련 부품
C2 다음 단계 — 전건 검토에서 위험도 분기로 승급 · C1.2 변형 — 제3자 전문가 심의 게이트 · F2 이용자 쪽 대응 — 검토자가 직접 고치는 화면 · F6 이용자 쪽 대응 — 에이전트 행동 실행 전 확인 · C4 기록처 — 검토 결정·수정 내역 · C6 후속 — 수정 내역이 환류의 입력
참고 자료
Google ADK HITL · Gulli ch.13 Human-in-the-Loop · Towards AI 동기·비동기 HITL · Chain of Responsibility
이 부품과 이어지는 가이드라인
C8 권한 경계·킬스위치 운영 컴포넌트
AI 부품이 할 수 있는 일의 상한을 P0~P4로 못 박고, 도구별 실행 승인·읽기/쓰기 분리·속도 제한·즉시 중단 스위치를 제공한다.
PAX 사례 22건이 이 부품을 쓴다
맥락
도구를 호출하거나 시스템에 쓰는 B6 오케스트레이터, A8 MCP 서버·호스트, B8 레거시 오버레이, 처분 보조(P3) 서비스. 유형 ⑤b 데이터 에이전트, ⑨ 인수인계(접근 범위).
맞서는 힘(긴장)
- 자동화 범위 vs 통제
- 승인 절차의 안전 vs 이용 마찰
- 도구 설명의 편의 vs 실제 권한과의 일치 검증 비용
해법
부품별 허용 권한 범위(P0 읽기 전용 ~ P4 자율 처분)를 정하고, 도구 목록마다 읽기/쓰기를 분리한다. 위험도가 높은 도구는 실행 전 사람 승인(C2·F6)을 받게 하고, 호출 상한(속도 제한)을 둔다. 전역 킬스위치로 즉시 중단할 수 있게 하고, 승인·실패·중단 이력을 C4에 남긴다. MCP 도구는 설명과 실제 권한이 일치하는지 A8 6축 검증으로 확인한다.
이럴 때 쓴다
- E4 P2 이상(필수, First 관문)
- E3 MCP·CLI 환경에서 에이전트가 도구를 호출할 때
- B6 오케스트레이터에 상용 API를 쓰는 경우(A2 + C7 + C8 도구별 승인)
- 유형 ⑤b-host, ⑨ 인수인계(접근 범위)
이럴 때는 쓰지 않는다
- 도구 호출·시스템 쓰기가 없는 서술 전용 코파일럿(P1)
- B0 결정적 도구로 AI가 행동을 고르지 않을 때
얻는 것
- 되돌릴 수 없는 조치 방지
- 도구 설명과 실제 권한의 불일치(X7) 예방
- 감사 가능한 행동 기록
점검표
- AI가 쓸 수 있는 시스템 목록을 답할 수 있는가
- 도구별 읽기/쓰기 구분과 위험도가 있는가
- 고위험 도구에 실행 승인이 걸려 있는가
- 킬스위치가 있고 누가 누를 수 있는지 정해져 있는가
- 도구 설명과 실제 권한이 일치하는가
구조 — 참여 부품
- 권한 정책 — 부품·도구별 허용 범위(P0~P4)와 읽기/쓰기 구분
- A8 MCP 서버·호스트 — 도구 설명과 실제 권한의 일치 검증 대상
- F6 에이전트 행동 검토·확인 — 실행 전 이용자 승인 화면
- 킬스위치 — 전역 즉시 중단
- C4 감사 로그·지표 — 승인·실패·롤백·중단 이력
변형
- 읽기 전용·쓰기 배제: 도구 세트를 읽기 전용으로 한정하거나 쓰기 기능을 설계에서 배제
- 도구별 위험도·실행 승인: 도구마다 위험도를 평가하고 고위험 도구는 실행 전 승인
- 판정 필드 비도달 설계: AI가 판정·업무 필드에 쓸 수 없게 코드 수준으로 분리
- 속도 제한: 도구 호출 상한(Rate Limiter)
- 킬스위치: 전역 즉시 중단과 기존 절차 전환
참조 구현 예
- PAX 망분리 환경용 로컬 AI 에이전트 — 도구별 위험도 평가·실행 승인·감사 대시보드(§9, PAX 557건 태깅에서 C8이 운영 중(present)으로 확인된 2건 가운데 하나. 구현 단계까지 합치면 22건)
- PAX 갈피 법령 MCP — 쓰기 배제 설계
관련 부품
C7 짝 — 막는 통제와 이어 가는 통제 · F6 이용자 쪽 대응 — 에이전트 행동 검토·확인 · A8 의존 — 도구 설명과 실제 권한의 일치 · C2 의존 — 고위험 도구는 사람 승인 · C4 기록처 — 승인·실패·롤백 로그 · S1 짝 — 단일 진입점에서 요청 상한·인증
참고 자료
aiux Agent Action Review · Towards AI 체크포인트 휴리스틱 · Gulli ch.18 Guardrails · Access Token · Rate Limiter · Bulkhead · PAX 원칙 2.5
이 부품과 이어지는 가이드라인
C4 감사 로그·지표 운영 컴포넌트
처리 건마다 흔적을 적재하고 수정률·처리시간·자동처리율·가용성을 집계해, '지난달 수정률'을 숫자로 말할 수 있게 한다.
PAX 사례 16건이 이 부품을 쓴다
맥락
AI 산출물이 업무 결과에 영향을 주는 모든 B 부품. 특히 C2·C6·C7을 붙이려는 서비스, E4 P2 이상, 기관 공식으로 전이하려는 자생 도구.
맞서는 힘(긴장)
- 기록의 완전성 vs 저장·개인정보 부담
- 지표의 단순성 vs 업무 실상 반영
- 로그 적재 vs 실제로 지표를 보고 조치하는 조직 습관
해법
모든 부품의 이벤트(요청·응답·검토 결정·수정·전환·오류)를 건 단위로 적재한다. 로그 집계, 성능 지표(수정률·처리시간·자동처리율), 분산 추적(에이전트 호출 연쇄), 헬스체크(도구·모델 가용성)의 네 하위 항목으로 나눠 구현한다. 지표는 대시보드나 정기 보고로 실제로 보고, C2·C6·C7이 이 지표를 읽어 판단하게 한다. 개인정보가 들어가는 로그는 E5 등급에 맞춰 보관 범위를 정한다.
이럴 때 쓴다
- C2·C6·C7 중 하나라도 붙이려 할 때(이들이 C4를 읽는다)
- E4 P2 이상
- 유형 ② 접수·심사, ③ 현장 감시, ⑤b 데이터 에이전트(호출 추적), ⑧ 취합·변환의 기관 전이
- 자생 도구가 부서 공유·기관 공식으로 전이하려 할 때
이럴 때는 쓰지 않는다
- E1 로컬 PC 완결 개인 도구로 개인 사용에 머물 때(단, 기관 전이 시 재장착 — §5 매트릭스)
얻는 것
- 성과를 숫자로 말할 수 있음
- C2·C6·C7의 판단 근거
- 사고 시 원인 추적
점검표
- 건별 로그가 적재되는가
- 수정률·처리시간 등 지표가 정의되어 있는가
- 실증 기간 지표가 실제로 집계되었는가
- C2·C6·C7이 읽는 지표가 C4에서 나오는가
구조 — 참여 부품
- 로그 집계 — 건별 이벤트 적재
- 성능 지표 — 수정률·처리시간·자동처리율 산출
- 분산 추적 — 에이전트·도구 호출 연쇄 추적
- 헬스체크 — 도구·모델 가용성 감시(C7의 입력)
- 감사 대시보드 — 지표를 사람이 보고 조치하는 화면
변형
- 로그 집계: 건별 처리 이력 적재
- 성능 지표: 수정률·처리시간·자동처리율·이용량 집계
- 분산 추적: 에이전트 호출 연쇄를 추적해 '왜 그렇게 답했는지' 복원
- 헬스체크: 도구·모델 가용성 감시
참조 구현 예
- PAX 55f606c2835337ba — 전북특별자치도 — 운영 3개월 누적 이용 10만 건·이용자 3천 명 지표 공개
- PAX 망분리 환경용 로컬 AI 에이전트 — 감사 대시보드(§9 조립 예시)
관련 부품
C2 이용처 — 자동처리율·임계값 조정 · C6 이용처 — 수정·이의·오탐 기록이 환류 입력 · C7 이용처 — 헬스체크가 전환 신호 · S10 구분 — 재현 가능한 순서 기록 · C9 짝 — 배포 전 평가와 운영 지표 대조
참고 자료
Gulli ch.19 Evaluation & Monitoring · Microservice 관측 4종(Log Aggregation · Metrics · Tracing · Health Check)
이 부품과 이어지는 가이드라인
D8.2 요약·추출 서비스 블록
공문·회의록·공람 문서에서 무엇을 언제까지 해야 하는지를 뽑아 카드·일정으로 만드는 내부 운영 블록이다. B1, B8 오버레이, B4가 전형 부품이다.
PAX 사례 24건이 이 부품을 쓴다
맥락
기관 내부 문서를 읽고 할 일·핵심을 뽑는 업무. §7.3 유형 ④ 내부 문서·기안 코파일럿(D8.3 초안 · D8.2 요약, P1)에 속한다. PAX 24건(주 부품 B1 38%, B3 21%).
맞서는 힘(긴장)
- 요약 속도 vs 누락·오독
- 표준 시스템 무수정 vs 연동 안정성(B8 오버레이는 정식 연동 시 소멸)
- 외부에서 온 공문·첨부(간접 인젝션) vs 자동 요약
- 등급 문서 요약의 외부 유출 vs 상용 모델 성능
해법
문서는 A10 어댑터로 첨부까지 읽고, B1이 요약·할 일·기한을 정형 카드로 뽑는다. 표준 시스템을 고칠 수 없으면 B8 레거시 오버레이(브라우저 사이드패널)로 화면 위에 붙인다. 문서가 PC·기관 밖으로 나가지 않아야 하면 A2 로컬 변형(A2.2)이나 A2.4 내부망 프록시를 쓴다. 외부에서 온 공문·첨부는 S3 컨텍스트 방화벽으로 지시가 섞이지 않게 하고, 요약에는 F1 원문 위치를 붙여 담당자가 C1로 확인한다. 기한 알림까지 보내면 D5와 함께 설계한다.
이럴 때 쓴다
- 공문·회의록을 읽고 할 일·기한을 손으로 옮길 때
- 표준 시스템을 고칠 수 없지만 요약을 붙이고 싶을 때
- 첨부까지 열어 봐야 핵심을 알 수 있을 때
이럴 때는 쓰지 않는다
- 요약을 넘어 보고서·공문 첫 판을 만들면 D8.3(우선순위가 더 높음)
- 문서를 담당자에게 배분하면 D8.6
- 문서를 찾는 것이 목적이면 D8.1
얻는 것
- 문서 읽기 시간 절감
- 기한 누락 방지
- 표준 시스템 무수정 도입
점검표
- 요약마다 원문 위치가 연결되는가
- 문서가 허용된 망 밖으로 나가지 않는가
- 외부 공문 속 지시가 요약·행동을 바꾸지 못하는가
- 요약 확인 절차가 서술되어 있는가
구조 — 참여 부품
- 담당자 — 요약 카드를 확인하고 할 일을 처리
- B8 레거시 오버레이 — 표준 시스템 화면 위 사이드패널
- A10 문서 형식 어댑터 — HWPX·PDF 첨부를 읽음
- B1 직접 프롬프트 코파일럿 — 요약·할 일·기한 추출
- A2 모델 서빙 계층 — 로컬·내부망 프록시 모델 제공
- C1 검토 큐 — 요약 확인 절차
변형
- 사이드패널 오버레이형: 표준 시스템 화면 위 브라우저 사이드바(B8, 온나라 sAIde).
- 문서 리소스 추출형: 문서에서 항목·자원을 정형으로 뽑음(B4).
- 할 일 카드형: 공문 → 할 일 카드(D-day). 알림을 보내면 D5와 함께.
참조 구현 예
- 온나라 sAIde — §9 조립 예시: B8 → A2 로컬 Ollama → A10 첨부 파싱 → 공문 요약 카드
- 범정부 내부망 AI 브라우저 사이드바 어시스턴트 — 카탈로그 D8.2 카드 예
- 문서 리소스 추출기 — 카탈로그 D8.2 카드 예(공공 AX 로컬 시리즈 5)
관련 부품
B8 전형 부품 — 레거시 오버레이 · D8.3 이웃 블록 — 같은 유형 ④ · D5 후속 블록 — 기한 알림 · S3 필수 보안 — 외부 공문 방화벽
참고 자료
카탈로그 §7.3 유형 ④ · 카탈로그 §7.4 유형 ④ 위협 모델 · 카탈로그 §6 B8 카드
이 부품과 이어지는 가이드라인
D8.0 기타·범용 서비스 블록
동작 키워드로 판정되지 않는 내부 운영 도구(범용 플랫폼·에이전트 개발 환경·교육)를 담는 블록이다. 다음 판에서 하위 블록을 추가할 후보군이다.
PAX 사례 45건이 이 부품을 쓴다
맥락
국민 접점이 없고 D8.1~D8.10의 어느 동작 키워드에도 걸리지 않는 내부 도구. PAX 45건. 범용 플랫폼, 에이전트 개발 환경, 교육·학습 도구, AI 런타임 없는 행정정보시스템(R24) 등. 업무 영역별 PAX 건수(557건 태깅): 공통·범용 26, 문서·기안 4, 기획·정책 4, 시설·안전 3, 인사·복무 3, 감사·법무 2, 데이터·통계 2, 회계·정산 1.
맞서는 힘(긴장)
- 분류 완결성 vs 억지 분류로 인한 블록 의미 희석
- 범용 도구의 넓은 재사용성 vs 업무 산출물 불명확(X8·X1 위험)
- 후보군 보존 vs 카탈로그 세분화 과잉
해법
먼저 동작 키워드 우선순위를 끝까지 적용해 D8.1~D8.10 중 하나로 판정되는지 확인한다. 어느 것에도 걸리지 않을 때만 D8.0에 두고, 카탈로그 피드백(missing_patterns)에 반복 구조를 기록한다. 범용 도구는 그 자체보다 그것이 어느 업무 산출물로 이어지는지가 중요하므로, 대표 사용 시나리오를 하나 골라 해당 하위 블록의 조립 템플릿으로 설계를 점검한다. AI 런타임이 없는 행정정보시스템은 유형 0 기타·X1 표기로 따로 표시한다(R24).
이럴 때 쓴다
- 동작 키워드 우선순위를 끝까지 적용해도 D8.1~D8.10 어디에도 걸리지 않을 때
- 범용 플랫폼·개발 환경·교육처럼 특정 업무 동작이 없을 때
이럴 때는 쓰지 않는다
- 하나라도 동작 키워드가 걸리면 그 하위 블록
- 국민 접점이 있으면 D1~D7
- 범용 도구라도 대표 PoC가 특정 업무 산출물을 내면 그 산출물의 블록(R1)
얻는 것
- 억지 분류를 피해 하위 블록 의미 보존
- 새 하위 블록 후보군 확보
점검표
- 우선순위를 끝까지 적용했는가
- 대표 업무 산출물이 무엇인지 적혀 있는가
- 반복 구조가 피드백으로 기록되었는가
구조 — 참여 부품
- 공직자(개발자·학습자) — 범용 도구를 써서 자기 업무 도구를 만들거나 배움
- B6 도구 호출 에이전트 — 범용 에이전트·멀티에이전트 프레임워크
- B0 결정적 도구 — AI 런타임 없는 범용 플랫폼·행정시스템
- A7 자체 제작 환경 — 기관 인력이 직접 제작하는 환경
변형
- 범용 에이전트·멀티에이전트 프레임워크: 특정 업무에 묶이지 않는 에이전트 개발 환경(DevEval Agents).
- 교육·학습 도구: AI 활용 교육, 챔피언 인증 학습관리 등.
- AI 무관 행정정보시스템: AI 런타임이 없는 순수 행정시스템. 유형 0 기타, X1 명시(R24).
참조 구현 예
- DevEval Agents — 카탈로그 D8.0 카드 예: ODA 사업평가 멀티 에이전트 프레임워크
- 정부 지원사업 전수조사 에이전트 스킬 ir-search — 카탈로그 D8.0 카드 예
관련 부품
D8.1 가장 흔한 재판정처 — 탐색·조회 · D8.3 재판정처 — 개발 코파일럿 · X11 범용 멀티에이전트 환경의 함정 · X1 AI 런타임 없는 행정시스템 표기(R24)
참고 자료
카탈로그 §6 D8 교차표 · PAX 업무 10분류
X2 설계도만 있는 운영 안티패턴
위험도 분기·롤백·재학습 같은 운영 부품이 '예정'·'설계됨'으로만 등장하고 실증 기간에 한 번도 실행되지 않은 채 운영 체계를 갖췄다고 보고하는 함정이다.
맥락
C2 위험도 라우터·C3 상태 머신·C6 환류·C7 폴백을 공개 자료(원장 요약·README·화면)에 서술한 시범 과제. 특히 AI-Native를 지향한다고 쓰면서 운영(시범 운영 포함) 기간이 짧은 과제.
맞서는 힘(긴장)
- 소개 문서의 완결성 vs 실제 운영 증거 확보 비용
- 짧은 운영 기간 vs 완결된 실행 사이클(트리거→처리→결과 확인)
- 상위 AX 단계 주장 vs 증거 수준에 맞춘 정직한 기록
해법
모든 운영 부품을 R3의 3단계(present·implemented·planned)로 정직하게 기록하고, 가장 중요한 부품부터 실증 기간 안에 완결된 실행 사이클을 한 번 이상 돌린다(R12). 먼저 C4 감사 로그·지표를 켜서 기록처를 만들고, C2는 실제 분기 비율을 실측하고, C3는 롤백·재처리를 한 건 이상 실행하고, C6는 재학습·기준 개정을 한 번 돌리고, C7은 장애 주입으로 전환을 한 번 실행한다. 실행하지 못한 부품은 planned로 내리고 transition.stage를 '미착수'나 '구현·미배포'로 적어 설계와 운영을 구분한다.
이럴 때 쓴다
- C2·C3·C6·C7이 '예정·계획·검토 중·설계됨'으로만 등장한다
- 운영 부품 서술은 많은데 실증 기간 중 실행 횟수·날짜·결과가 하나도 없다
- 스크린샷·아키텍처 그림은 있으나 전환·롤백·재학습 로그가 없다
- AI-Native를 주장하면서 운영 증거가 없다
이럴 때는 쓰지 않는다
- 부품을 planned로 정직하게 적고 AX 단계도 그에 맞게 낮춰 주장한 경우(계획 서술 자체는 함정이 아니다)
- 구현이 확인되고 실측만 남은 implemented 부품이 일부 있는 경우
- 완결된 실행 사이클이 한 번이라도 원문에 서술된 경우
얻는 것
- 보고서가 완결되어 보이고 상위 AX 단계를 주장하기 쉽다
- 운영 데이터·담당자 없이도 문서를 채울 수 있다
점검표
- present로 적은 운영 부품마다 실행 날짜·건수·결과가 있는가
- '설계됨'·'예정' 서술을 implemented·planned로 낮춰 적었는가
- C4에 실행 사이클의 로그가 남는가
- AX 단계 주장이 운영 증거 수준과 맞는가
구조 — 참여 부품
- C2 위험도 라우터 — 분기 비율 실측이 있어야 present
- C3 상태 머신·롤백 — 되돌림 경로를 한 번 이상 실행해야 present
- C6 환류 파이프라인 — 재학습·기준 개정 사이클을 한 번 돌려야 present
- C4 감사 로그·지표 — 실행 사이클의 증거가 쌓이는 기록처
변형
- 예정형: '향후 재학습 예정', '롤백 기능 도입 계획'처럼 미래형으로만 서술
- 설계됨형: '~하도록 설계됨', '지속적으로 개선함'처럼 진행형·의지형 서술. 최대 implemented(R12)
- 화면만 있는 형: 스크린샷·코드 존재만 있고 실행 기록이 없음. implemented의 증거일 뿐 present가 아님(R12)
관련 부품
C4 선행 — 실행 사이클의 증거가 쌓일 기록처 · C2 교정 대상 — 분기 비율 실측 · C3 교정 대상 — 롤백·재처리 1회 실행 · C6 교정 대상 — 재학습·기준 개정 1회 사이클 · C7 교정 대상 — 장애 주입으로 전환 1회 실행
참고 자료
카탈로그 §4.2 구현 상태 3단계
A9 업무 규범 스킬 공통 서비스
보고서 구조·문체·서식·검증 절차 같은 업무 규범을 모델 중립 스킬(지침 + 검증기 + 출력 서식)로 패키징해 어떤 모델·에이전트에서든 재사용한다.
PAX 사례 54건이 이 부품을 쓴다
맥락
기안·보고서·콘텐츠처럼 서식과 문체가 정해진 산출물을 만드는 B1·B7, BYO 코딩 에이전트 환경(E2 모델 중립), 개발 코파일럿에서 쓴다. 유형 4·6·12에서는 필수 기반이고, §7.2 진행 경로에서는 3단계에 놓인다.
맞서는 힘(긴장)
- 규범 고정(일관성) vs 담당자 재량
- 모델 중립(이식성) vs 특정 모델 최적화
- 규범 공개·재사용 vs 프롬프트·규범 유출
- 가중치에 넣기(튜닝) vs 문서로 주입하기
해법
규정집·매뉴얼·서식 예시에서 업무 규범을 뽑아 지침(구조·문체·금지 사항), 검증기(형식·인용·수치 검사), 출력 서식(HWPX·DOCX 등)으로 묶은 스킬 패키지로 만든다. 모델 호출 코드와 분리된 파일로 두어 어떤 코딩 에이전트·모델에서도 같은 절차가 돌게 한다(External Configuration). 산출·검증된 수치와 출처만 주입하고 미제공 수치·순위 생성을 금지하는 식으로 생성 범위를 규범으로 좁힌다. 스킬은 버전으로 관리해 규범 유출·변경을 추적하고, C9로 스킬 변경 전후 품질을 잰다.
이럴 때 쓴다
- 산출물 서식·문체·구조가 정해져 있을 때
- 출력 품질이 들쭉날쭉할 때(§7.5)
- BYO 환경에서 모델과 무관하게 같은 절차를 돌려야 할 때
- 갱신이 잦은 규범을 튜닝 없이 반영해야 할 때
이럴 때는 쓰지 않는다
- 규범이 문서로 정리되지 않았고 정리할 담당도 없을 때
- 지식 검색이 필요한 문제(B3 접지가 먼저)
- 스킬 내용 자체가 민감해 배포할 수 없는데 버전 관리·접근 통제를 둘 수 없을 때
얻는 것
- 출력 일관성
- 모델 교체 가능(BYO에서는 교체 가능성이 곧 C7)
- 타 기관 재사용
- 튜닝 없이 규범 갱신
점검표
- 규범이 모델 호출 코드와 분리된 파일로 있는가
- 검증기가 출력 형식·인용·수치를 실제로 검사하는가
- 스킬에 버전이 있는가
- 다른 모델로 바꿔도 같은 서식이 나오는지 확인했는가
구조 — 참여 부품
- 규범 원천(규정집·매뉴얼·서식) — 스킬로 옮길 업무 규범의 출처
- 스킬 패키지 — 지침·검증기·출력 서식을 모델 밖 파일로 묶음
- 코딩 에이전트·모델(BYO) — 스킬을 불러 규범대로 산출
- A10 문서 형식 어댑터 — 출력 서식을 HWPX·DOCX로 내보냄
- C9 평가 세트 — 스킬 변경 전후 품질 비교
변형
- 보고서·문서 규범 스킬: gov-report-skill(기획보고서 7대 항목), 원페이퍼 스킬(A4 한 쪽·DOCX 검증).
- 스타일·콘텐츠 스킬: Public Cardnews(6개 스타일), 제작 가이드·검수 체크리스트를 묶은 제작 스킬 패키지.
- 검증 스킬: paper-verify(인용 검증)처럼 검증 절차 자체를 패키징한다.
- 규정집→스킬 변환: book-to-skill은 PDF 규정집을 에이전트 스킬로 자동 변환한다(A9+A10 조합).
- 지식 가이드 In-Context 주입: 파인튜닝 대신 추출·판정 기준을 문서형 가이드로 증류해 주입한다.
참조 구현 예
- PAX gov-report-skill — 기획보고서 7대 항목 스킬(§6 A9 카드)
- PAX paper-verify — 인용 검증 스킬(§6 A9 카드)
관련 부품
A10 짝 — 스킬 출력 서식을 공공 문서 형식으로 · B1 소비처 — 스킬 코파일럿 · C9 짝 — 스킬 변경 회귀시험 · A2.0 짝 — BYO 환경의 모델 중립 · A2.3 대안 — 가중치에 넣는 방식
참고 자료
GoF Template Method · Microservice 패턴 External Configuration · InfoQ Few-shot·Role·CoT · aiuxpatterns Prompt Templates
A10 문서 형식 어댑터 공통 서비스
HWP·HWPX·엑셀·한셀·PDF 같은 한국 공공 문서 형식을 AI 부품이 읽고(구조화) 쓰게(서식 생성) 하는 변환 계층이다.
PAX 사례 136건이 이 부품을 쓴다
맥락
문서를 입력으로 받거나 기안·보고서·취합본을 산출하는 과제라면 거의 다 쓴다. 유형 2·4·8에서는 필수 기반이고 유형 6·7에서도 쓰인다. E1 로컬 PC 조건에서 도는 경우가 많다.
맞서는 힘(긴장)
- 형식 충실도(표·각주·조항 구조 보존) vs 파서 구현 비용
- 로컬 처리(무반출) vs 클라우드 변환 도구의 편의
- 기관별 서식 다양성 vs 공통 어댑터 재사용
해법
입력 쪽에서는 HWPX 압축 구조·PDF에서 조·항·호·별표 계층과 표를 보존해 구조화 텍스트·표로 바꾸고, 머리말·각주 같은 잡음을 걷어 조항 단위로 정규화한다. 출력 쪽에서는 스킬(A9)의 출력 서식을 받아 HWPX·XLSX 기안 서식을 역방향으로 생성한다. 민감 문서는 PC 밖으로 보내지 않도록 로컬에서 변환하고, 파서를 라이브러리·CLI·MCP로 함께 제공하면 다른 부품과 기관이 그대로 쓴다. 형식 변환 정확도는 C9 판정 체계로 잰다.
이럴 때 쓴다
- 입력이 HWP·HWPX·엑셀·PDF 공공 문서일 때
- 산출물을 기안·보고 서식으로 내보내야 할 때
- 유형 2·4·8 조립
이럴 때는 쓰지 않는다
- 스캔 이미지·음성처럼 인식이 필요한 입력은 B4 인식 파이프라인(OCR·STT)
- 입출력이 이미 정형 데이터·API인 경우
얻는 것
- 공공 문서를 AI 입력·출력으로 연결
- 기관 간 재사용 가능한 공통 부품
- 로컬 처리로 무반출
점검표
- 표·조항 계층이 변환 후에도 보존되는가
- 출력이 기관 기안 서식 그대로 열리는가
- 민감 문서가 변환 과정에서 PC 밖으로 나가지 않는가
- 변환 정확도 판정 기록이 있는가
구조 — 참여 부품
- 입력 파서 — 조·항·호·표 구조를 보존해 구조화
- 서식 생성기 — 구조화 결과를 HWPX·엑셀 서식으로 출력
- A9 업무 규범 스킬 — 출력 서식 규범 제공
- B3 지식 접지 상담 — 구조화된 규정을 색인해 검색
변형
- 규정 구조 파서: HWP/HWPX·PDF 규정을 조항 단위로 정규화한다.
- 엑셀·한셀 취합: 폐쇄망에서 엑셀·한셀 파일을 취합한다(GatherFlow).
- 서식 출력: HWPX 직무기술서·보도자료 등 공공 서식으로 역방향 생성한다(NCS JD, ReleasePick 입력).
- 완결형 문서 엔진: HWP/HWPX 파싱·조판·렌더링·편집·PDF 출력을 자체 구현하고 MCP·CLI로 제공한다(PAX e18d5e018e0cd10d).
- AI 친화 병행 등록: 기관이 발간자료를 마크다운으로 함께 등록하도록 표준화한다(PAX 17329009668eb397).
참조 구현 예
- PAX GatherFlow — 엑셀·한셀 취합(폐쇄망)(§6 A10 카드)
- PAX 7ad16f34cfb6cca7 — HWP·HWPX·PDF에서 신구대비표 초안을 로컬 생성(§13 A10)
- PAX e18d5e018e0cd10d — HWP/HWPX 파싱·조판·렌더링·편집·PDF 출력 + MCP·CLI(§13 A10)
관련 부품
A9 짝 — 스킬 출력 서식 · B4 경계 — 인식이 필요한 입력 · A12 대칭 — 사람 쪽 모달리티 어댑터 · A7 짝 — 유형 8 필수 · B0 소비처 — 문서·엑셀 자동화
참고 자료
GoF Adapter
이 부품과 이어지는 가이드라인
C5 가드레일 필터 운영 컴포넌트
개인정보·환각·편향·형식 오류가 프롬프트나 산출물에 들어가지 못하게 시스템이 경계에서 걸러낸다. 비식별 전처리, 출처 검증, 구조적 출력 제약이 대표 변형이다.
PAX 사례 44건이 이 부품을 쓴다
맥락
외부 모델을 부르거나 대민에 답하는 모든 B 부품. 특히 E2 해외 상용 API, E5 S 이상 데이터, B3 지식 접지 상담, 유형 ① 대민 상담, ④ 기안, ⑥ 콘텐츠, ⑦ 대조·점검, ⑨ 인수인계, ⑬ 비식별·정제 도구.
맞서는 힘(긴장)
- 차단의 엄격함 vs 과잉 차단으로 인한 유용성 저하
- 비식별 강도 vs 문맥 보존
- 결정적 검증의 신뢰성 vs 구현 범위
해법
프롬프트가 기관 밖으로 나가기 전 PII를 마스킹하고 원복 키를 보관하는 비식별 전처리기를 둔다. 응답에는 인용을 원본(법령정보센터·통계표 등)과 대조하는 출처 검증기와, JSON 스키마·허용 목록 같은 구조적 출력 제약을 건다. 근거가 없으면 답하지 않거나 '확인 필요'로 표시한다. 차단 사유는 C4에 남기고, 이용자에게는 F1 출처와 F7 한계 안내로 보인다. 사람이 하는 팩트체크·법무 심의는 C5가 아니라 C1.2에 둔다.
이럴 때 쓴다
- E2 해외 상용 API로 행정망 본문이 외부로 나갈 때(필수)
- E5 S 이상 개인정보·민감정보를 다룰 때
- B3 대민 응답처럼 인용·수치의 정확성이 신뢰의 핵심일 때
- C5가 필수인 유형 ①④⑥⑦⑨⑪⑬
이럴 때는 쓰지 않는다
- E1 로컬 PC 완결로 데이터가 밖으로 나가지 않을 때 비식별은 불필요해질 수 있다(§5 매트릭스, 단 출처 검증은 별개)
- 사람이 수행하는 심의만 있을 때(C1.2로 태그)
- 적대적 입력 탐지가 목적일 때(S8)
얻는 것
- 개인정보 외부 유출 차단
- 환각 인용 감소
- 상용 API 사용 조건 충족
점검표
- 외부 전송 전 무엇이 걸러지는지 답할 수 있는가
- 인용이 원본과 대조되는가
- 근거 없을 때의 동작이 정해져 있는가
- 차단 사유가 기록되는가
구조 — 참여 부품
- 비식별 전처리기 — 외부 전송 전 PII 마스킹과 원복
- 출처 검증기 — 인용을 원본과 대조해 환각을 걸러냄
- 출력 제약 — 스키마·허용 목록·금칙어로 출력 형식 제한
- F1 출처 표시 — 검증된 출처를 이용자에게 보임
변형
- 로컬 비식별 전처리기: 외부 전송 전 PII 마스킹·원복(PAX에서 독립 부품으로 확인)
- 출처 검증기: 인용을 법령정보센터·KCI·CrossRef 원본과 대조
- 구조적 출력 제약·스키마 검증: JSON 스키마·허용 목록으로 출력 범위를 고정(v0.6 식별 신호 추가)
- 근거 재대조형 환각 검증: 추출값의 근거 문장을 원문에서 재대조해 '문서확인/AI추정/문서에없음'으로 재분류
참조 구현 예
- PAX Korean Stats MCP — KOSIS 통계 출처 자동 인용
관련 부품
F1 이용자 쪽 대응 — 검증된 출처 표시 · F7 이용자 쪽 대응 — 근거 없을 때 한계 안내 · A2.4 짝 — 민감정보 외부 유출 대응 · C1.2 구분 — 사람이 하는 심의 · S8 구분 — 적대적 입력 탐지 · S13 변형 후보 — 로컬 비식별 게이트
참고 자료
Fowler Guardrails · InfoQ Output Guardrails·Model Critic · Gulli ch.18 Guardrails · Heiland 규칙 기반 안전장치 · Proxy · Decorator
이 부품과 이어지는 가이드라인
F2 편집 가능한 출력 상호작용 패턴
생성물을 이용자가 직접 고쳐 확정하게 한다. 통제감의 실체이며, 수정 내역은 C4 지표와 C6 환류의 입력이 된다.
PAX 사례 50건이 이 부품을 쓴다
맥락
B1 코파일럿(필수 면), B7 콘텐츠 생성기, B4 인식 결과 확정. 유형 ② 접수·심사, ④ 기안 코파일럿, ⑫ 개발 코파일럿, 5a-agg(R19), 2b 시민 제출 준비(R20).
맞서는 힘(긴장)
- 편집 자유도 vs 원본 추적(무엇을 고쳤는지)
- 편집 가능한 공공 서식(HWPX 등) 출력 vs 구현 비용
해법
생성물을 이용자가 바로 고칠 수 있는 형식(편집 화면, HWPX·PPTX 등 네이티브 파일)으로 내고, 이용자가 고친 뒤 확정하게 한다. AI 원안과 수정본의 차이를 기록해 C4 수정률과 C6 환류 입력으로 쓴다. 문서 형식 출력은 A10 어댑터가 받친다.
이럴 때 쓴다
- B1 코파일럿 전반(필수 면)
- 대민 서비스 D1~D7(F1·F2·F7이 최소 요건)
- 유형 ②④⑫, 5a-agg, 2b처럼 F2가 필수인 유형
이럴 때는 쓰지 않는다
- 이용자가 결과를 수정하면 안 되는 판정 결과(판정은 C1 확정 절차로 다룸)
- 조회 결과만 보여 주는 P0 도구
얻는 것
- 이용자 통제감
- 수정 내역이 품질 지표·환류 데이터가 됨
- 공공 서식 재작업 감소
점검표
- 산출물을 이용자가 직접 고칠 수 있는가
- 원안과 수정본 차이가 기록되는가
- 공공 서식 형식으로 편집 가능한가
구조 — 참여 부품
- 편집 화면·네이티브 파일 — 이용자가 직접 고치는 면
- A10 문서 형식 어댑터 — HWPX·PPTX 등 편집 가능한 형식 출력
- C4 감사 로그·지표 — 수정 내역 기록
변형
- 화면 내 편집: 생성 결과를 화면에서 바로 수정·확정
- 네이티브 파일 출력: PPTX·HWPX·피그마 등 이어서 고칠 수 있는 형식으로 산출
참조 구현 예
- PAX cb0abc29707cc710 — PPTX 네이티브·피그마(로컬 MCP)·HTML 세 형식으로 수정 가능한 산출물 출력
관련 부품
C1 짝 — 확정 절차 · B1 끼울 자리 — 코파일럿의 필수 면 · A10 의존 — 편집 가능한 문서 형식 출력 · C6 후속 — 수정 내역이 환류 입력
참고 자료
InfoQ UX Editable Output
이 부품과 이어지는 가이드라인
X1 AI 스티커 안티패턴
기존 화면에 요약·챗봇 버튼만 붙이고 업무 순서와 사람·AI의 역할 분담은 그대로 두어, AI가 있어도 업무 산출물이 바뀌지 않는 함정이다.
맥락
기존 행정정보시스템·업무 포털에 AI 기능을 추가하는 과제, 특히 성과 지표가 'AI 기능 탑재 여부'나 호출 수로 잡힌 과제. R24에 따라 AI 런타임이 전혀 없는 순수 행정정보시스템도 이 태그(AI 무관)로 표기한다.
맞서는 힘(긴장)
- 빠른 도입 실적 vs 업무 흐름 재설계 비용
- 기존 시스템 무변경(안정성) vs 산출물 단위의 역할 분담
- 'AI 탑재' 홍보 효과 vs 실제 처리시간·수정률 개선
해법
먼저 가치 흐름 규칙(R1)으로 사람 또는 국민이 최종으로 받는 핵심 산출물을 정하고, 그 산출물을 AI가 어떤 모양으로 분담할지 B 업무 컴포넌트를 하나 고른다(초안→사람 확정이면 B1, 근거 접지 답변이면 B3, 서류 추출이면 B4). 사람이 확정하는 지점은 C1 검토 큐로, 이용자가 고쳐 확정하는 면은 F2 편집 가능한 출력으로 명시한다. 흐름이 바뀌었는지는 C4 감사 로그·지표의 처리시간·수정률로 잰다. AI 런타임이 전혀 없는 행정정보시스템이라면 AI로 포장하지 말고 R24대로 B0·service_type 0·platform 공란·X1(AI 무관)으로 정직하게 분류한다.
이럴 때 쓴다
- AI 기능이 추가됐다는 서술은 있으나 처리 단계 수·결재선·담당자 역할이 바뀌었다는 서술이 없다
- 성과 지표가 AI 호출 수·이용 만족도뿐이고 처리시간·수정률 같은 산출물 지표가 없다
- 챗봇이 기관 업무 데이터·시스템과 연결되지 않은 범용 대화에 머문다
- AI 런타임이 전혀 없는 행정정보시스템이 AX 과제로 분류되어 있다(R24)
이럴 때는 쓰지 않는다
- B1 코파일럿처럼 AI가 초안을 만들고 사람이 확정하는 역할 분담이 실제로 서술된 경우
- B8 레거시 오버레이처럼 표준 시스템 위에 얹었지만 업무 산출물을 AI가 만들어 내는 경우
- B0 결정적 도구가 반복 취합 업무를 실제로 줄이고 AI로 포장하지 않은 경우(Ready 부품으로 정직하게 분류된 경우)
얻는 것
- 기존 시스템을 건드리지 않아 도입이 빠르고 장애 위험이 낮다
- 'AI 탑재' 실적을 즉시 보고할 수 있다
점검표
- AI 도입 전후 처리 단계·담당자 역할의 차이를 한 장으로 보여 줄 수 있는가
- AI가 만드는 산출물과 사람이 확정하는 지점이 명시되어 있는가
- 처리시간·수정률 같은 산출물 지표가 도입 전 기준선과 함께 있는가
- AI 런타임이 없는데 AI 과제로 보고하고 있지 않은가
구조 — 참여 부품
- 덧붙인 AI 기능 — 요약·대화 버튼. 업무 산출물 생산에 역할이 없음
- B1 코파일럿 — 교정 후 초안→사람 확정으로 산출물 역할을 나누는 대체 부품
- C1 검토 큐 — 교정 후 사람이 확정하는 지점을 명시
- C4 감사 로그·지표 — 흐름이 실제로 바뀌었는지 처리시간·수정률로 측정
변형
- 요약 버튼형: 기존 화면에 '요약' 버튼만 추가하고 결재·처리 단계는 그대로
- 범용 챗봇 부착형: 업무 데이터와 연결되지 않은 범용 대화창을 포털에 부착
- AI 무관 행정시스템(R24): AI 런타임이 전혀 없는 순수 행정정보시스템(예: 교육·인증 학습관리시스템). B0·service_type 0·platform 공란과 함께 X1(AI 무관)로 표기
관련 부품
B1 대체 — 초안→사람 확정으로 산출물 역할을 나누는 교정 목표 · C1 교정에 끼울 자리 — 사람이 확정하는 지점 · B0 정직한 분류 — AI 런타임이 없으면 B0 Ready 부품으로(R24) · C4 기록처 — 흐름 변화의 증거(처리시간·수정률) · X8 이웃 안티패턴 — 개수·탑재를 성과로 세는 같은 뿌리
참고 자료
PAX 기준서 '기능 탑재가 아니라 실제 업무 산출물이 관건' · PAX 원칙 '도구를 호출해도 기존 흐름이 그대로면 Enabled'
X4 단일 모델 인질 안티패턴
상용 API 하나에 전 기능이 묶여 있어, 그 API가 멈추거나 바뀌면 무슨 일이 생기는지 아무도 답하지 못하는 함정이다.
맥락
E2가 해외 상용 API이고 B 부품이 그 API를 게이트웨이 없이 직접 호출하는 과제. 특히 대민 자동응답·상시 감지처럼 중단 비용이 큰 서비스.
맞서는 힘(긴장)
- 최고 성능 단일 모델 vs 대체 경로 유지 비용
- 빠른 시범 구축 vs 게이트웨이·폴백 설계
- 모델 업데이트의 성능 향상 vs 예고 없는 동작 변화
해법
모델 호출을 A2 모델 서빙 계층 뒤로 숨겨 B 부품이 특정 벤더 API를 직접 부르지 않게 한다. 그 위에 C7 폴백 스위치로 재시도 → 기존 API → 대체 MCP → 대체 모델(A2.2 주권형 로컬 등) → 규칙 기반 축소 → 수동 전환의 경로를 정하고 전환 이력을 C4에 남긴다. 모델 교체가 실제로 안전한지는 C9 평가 세트로 재어 버전을 고정한다. 모델 중립(BYO) 배포라면 A9 스킬 형태로 배포해 모델 교체 가능성 자체를 폴백으로 삼는다.
이럴 때 쓴다
- E2가 해외 상용 API인데 C7 폴백이 없다(분류기준 검증 경고 조건)
- 'API가 멈추면 어떻게 되는가'에 대한 서술이 없다
- 모델 버전 고정·교체 시험 기록이 없다
- A2 게이트웨이 없이 B 부품이 벤더 API를 직접 호출한다
이럴 때는 쓰지 않는다
- B0 결정적 도구처럼 런타임 AI가 없는 경우
- 로컬 완결 도구로 외부 의존이 없는 경우
- 모델 중립(BYO) 배포로 A9 스킬 형태라 이용자가 모델을 바꿀 수 있는 경우
- 상용 API를 쓰되 A2 게이트웨이와 C7 대체 경로가 구현된 경우
얻는 것
- 가장 성능 좋은 모델을 가장 빨리 쓴다
- 게이트웨이·대체 모델 유지 비용이 없다
점검표
- 모든 모델 호출이 A2 한 곳을 지나는가
- 대체 경로가 하나 이상 구현되어 있는가
- 대체 모델의 품질이 C9로 측정되어 있는가
- 모델 버전이 고정되어 있고 교체가 릴리스처럼 관리되는가
구조 — 참여 부품
- A2 모델 서빙 계층 — 벤더 API를 숨기는 끼울 자리
- C7 폴백 스위치 — 장애 시 대체 경로로 전환
- C9 평가 세트·회귀시험 — 대체 모델의 품질을 같은 자로 확인
- 단일 상용 API — 모든 기능이 묶인 의존 대상
변형
- 직접 호출형: 게이트웨이 없이 코드 곳곳에서 벤더 SDK를 직접 호출
- 벤더 내장형: 벤더 제품 안에 모델이 박혀 교체 자체가 불가능(A2.6 블랙박스와 결합)
- 버전 미고정형: 모델 버전을 고정하지 않아 업데이트가 예고 없이 동작을 바꿈
관련 부품
C7 대체 — 장애 시 이어 가는 폴백 경로 · A2 끼울 자리 — 벤더 API를 숨기는 모델 서빙 계층 · A2.2 대체 모델 후보 — 주권형 로컬 · C9 선행 — 대체 모델 품질 확인과 버전 고정 · A9 BYO 배포에서의 대응 — 스킬 형태면 모델 교체 가능
참고 자료
Gulli ch.12 Exception Handling · Microservice Circuit Breaker · PAX Native 관문 4
이 부품과 이어지는 가이드라인
X10 평가 없는 RAG, RAG 없는 튜닝 안티패턴
평가 세트 없이 검색을 붙여 '좋아진 것 같다'로 배포하고, 검색으로 풀릴 문제를 파인튜닝으로 푸는, 진행 경로를 건너뛰는 함정이다.
맥락
B3 지식 접지·B1 코파일럿에 RAG를 붙이거나 A2.3 튜닝형 모델을 만드는 과제, 특히 규정·매뉴얼 기반 질의응답.
맞서는 힘(긴장)
- 눈에 보이는 기술 성과 vs 지루한 평가 세트 구축
- 빠른 배포 vs 변경마다 재는 자
- 자체 모델 보유 인상 vs 검색으로 충분한 문제
해법
§7.2 진행 경로를 순서대로 밟는다. B1 직접 프롬프트에서 시작해 두 번째 단계에서 C9 평가 세트(업무 질문·정답·채점 기준)를 먼저 만들고, 이후 A9 규범 스킬·F4, B3 지식 접지(A1 데이터 자산), B3 검색 품질(Hybrid·Rewriting·Reranker), C5 가드레일·F1 순으로 붙이며 매 단계를 C9로 잰다. A2.3 튜닝은 진행 경로의 마지막 단계로, 검색·규범 스킬로 풀리지 않는다는 것이 C9 점수로 확인됐을 때만 한다. 모델·프롬프트·설정 조합은 릴리스처럼 버전 관리한다.
이럴 때 쓴다
- RAG·튜닝을 도입했는데 업무 질문·정답·채점 기준 세트가 없다
- '답변 품질 향상'을 수치 없이 서술하거나 단발 정확도만 보고한다
- 자주 바뀌는 규정·매뉴얼 질의를 파인튜닝으로 풀었다
- 검색 품질(재현율·리랭킹)을 재지 않고 튜닝으로 넘어갔다
이럴 때는 쓰지 않는다
- C9 세트로 RAG 전후를 비교한 뒤 배포한 경우
- 검색·스킬로 풀리지 않음을 C9 점수로 확인한 뒤 튜닝한 경우
- B2·B4처럼 비LLM 학습 모델로 원래 학습이 해법인 경우(RAG가 대안이 아님)
얻는 것
- RAG·튜닝이라는 눈에 보이는 기술 성과를 빨리 낸다
- 평가 세트 구축에 현업 시간을 쓰지 않는다
점검표
- 업무 질문·정답·채점 기준 세트가 있는가
- RAG 전후 점수 비교가 있는가
- 튜닝을 선택한 근거가 C9 점수로 설명되는가
- 모델·프롬프트·설정 조합이 버전 관리되는가
구조 — 참여 부품
- C9 평가 세트·회귀시험 — 빠진 부품. 모든 변경을 같은 자로 잼
- B3 지식 접지 — 튜닝 전에 먼저 시도할 검색 기반 접지
- A2.3 튜닝형 모델 — 진행 경로의 마지막 단계
- A1 데이터 자산 서비스 — 정답 출처와 검색 코퍼스
변형
- 평가 없는 RAG: 검색을 붙이고 몇 개 질문을 눈으로 보고 배포
- RAG 없는 튜닝: 문서 검색으로 풀릴 최신 규정 질의를 파인튜닝으로 해결하려 함
- 평가 없는 튜닝: 튜닝 전후를 같은 세트로 비교하지 않음
관련 부품
C9 대체 — RAG·튜닝보다 먼저 만들 평가 세트 · B3 선행 — 튜닝 전에 시도할 지식 접지 · A2.3 순서 — 진행 경로의 마지막 단계 · A9 대안 — 튜닝 대신 규범 스킬로 푸는 경로 · X11 이웃 안티패턴 — 같은 진행 경로 위반
참고 자료
Fowler GenAI 진행 경로(Direct Prompting → Evals → RAG → Hybrid Retriever·Query Rewriting·Reranker → Guardrails → Fine Tuning) · InfoQ Prompt-Model-Config Versioning
이 부품과 이어지는 가이드라인
실무 도입 카드
필요한 것
실행환경: MCP·CLI 설정
첫 3단계
① 저장소 README의 설치 절차 확인 → ② 개인 PC에서 시험 연결 → ③ 업무망 반입 전 보안성 검토 문의
주의사항
성과 수치는 출처가 확인된 것만 신뢰하세요
전이 절차(보안검토→품의→배포)는 전이 플레이북을 참고하세요.