남양주 AI-Agent 시스템 베타 — 내부망 상용 AI

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

• 챗GPT 활용방법 및 주의사항 안내 행정안전부, 2023.5. 공식 게시물 미확인(당시 보도로만 확인).
• 생성형 AI 서비스 이용자를 위한 개인정보 보호 가이드 개인정보보호위원회, 2026.5(게시 2026.5.19).

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행정망·내부망에서 상용 모델을 쓰도록 호출을 기관 게이트웨이·사설 엔드포인트·범정부 공통기반으로 중계해 반출과 접근을 통제한다.

PAX 사례 4건이 이 부품을 쓴다

맥락

E1은 행정망·내부망·사내망, E2는 상용 모델, E5는 S 이상이다. §5 매트릭스는 E5가 S 이상인 해외 상용 API 사용, 폐쇄망 B3, 행정망 B1(BYO 코딩 에이전트 불가)에 이 변형을 필수로 둔다.

맞서는 힘(긴장)

• 상용 모델 성능 vs 망 분리·반출 통제
• 중계 계층 구축·운영 비용 vs 부서별 직접 호출의 난립(X3)
• 통제 강화(로깅·차단) vs 지연 증가

해법

업무 부품이 인터넷에 직접 나가지 않고 기관 AI 게이트웨이·클라우드 VPC 사설 엔드포인트·범정부 AI 공통기반을 경유해 상용 모델을 부르게 한다. 중계 계층에서 비식별(C5), 호출 기록(C4), 허용 모델 목록과 불용 모델 자동 제외를 적용한다. 같은 계층에 다중 모델 후보를 두면 C7 전환 자리가 되고, 인증·요청 상한·비용 상한을 걸면 S1 단일 진입점을 겸한다. 범정부 공통기반을 쓰면 A3 Provider 소비로도 기록한다.

이럴 때 쓴다

• E5가 S 이상인데 상용 모델을 써야 할 때(§5 필수)
• 행정망 업무 PC에서 AI를 붙여야 할 때
• 부서별 API 키 직접 호출을 한 진입점으로 모아야 할 때

이럴 때는 쓰지 않는다

• 인터넷망이고 데이터 등급이 O라 중계가 필요 없을 때(A2.1)
• 완전 폐쇄망이라 외부 모델에 닿을 경로 자체가 없을 때(A2.2)

얻는 것

• 행정망에서 상용 모델 성능 사용
• 반출·접근 통제 지점 일원화
• 부서별 직접 호출 난립(X3) 방지
• C7·S1을 같은 자리에 장착 가능

점검표

• 업무 PC·서버가 상용 API에 직접 나가는 경로가 남아 있지 않은가
• 중계 전 무엇이 걸러지는지 문서로 답할 수 있는가
• 중계 호출이 기록되는가
• 허용 모델 목록과 불용 모델 제외 기준이 있는가

구조 — 참여 부품

• 내부망 업무 부품 — 인터넷에 직접 나가지 않고 중계 계층만 호출
• 기관 AI 게이트웨이·사설 엔드포인트 — 호출을 중계하고 허용 모델·반출 정책을 적용
• C5 가드레일(비식별) — 중계 전 민감정보 제거
• A3 공공 API 제공자 — 범정부 AI 공통기반을 경유할 때의 Provider
• C4 감사 로그·지표 — 중계 호출 기록

변형

• 사내 AI 게이트웨이 경유: 직접 API 호출을 사내 게이트웨이로 돌려 외부 노출을 통제하고 다중 모델 후보를 관리한다.
• 클라우드 사설 엔드포인트: 상용 LLM을 VPC 안 사설 엔드포인트로만 불러 공용 인터넷을 지나지 않는다.
• 범정부 공통기반 경유: 행망 자원풀에서 범정부 초거대 AI 공통기반 플랫폼으로 연결하고, 내부망 브라우저 확장이 공통기반을 거친다(PAX 50ab356bb2ee3f4d).

참조 구현 예

• PAX 50ab356bb2ee3f4d — 내부망 브라우저 확장이 범정부 AI 공통기반을 경유해 모델 호출(§13 A2.4)
• PAX 남양주 AI-Agent — 내부망 상용 AI(§0 v0.3 판정표)

관련 부품

S1 같은 자리 — 단일 진입점 보안 통제 · C5 선행 — 중계 전 비식별 · A3 Provider — 범정부 공통기반 · A2.1 대안 — 인터넷망·공개 등급일 때 · C7 끼울 자리 — 다중 모델 후보

참고 자료

Microservice 패턴 API Gateway · GoF Proxy · InfoQ 모델 라우팅

이 부품과 이어지는 가이드라인

• 국가 망 보안체계(N²SF) 보안가이드라인 1.0 국가정보원/국가사이버안보센터, 2025.9.

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GPT·Gemini·Claude·HyperCLOVA X·Upstage 등 상용 모델 API를 서빙 계층을 거쳐 호출해 자체 인프라 없이 최신 모델 성능을 쓴다.

PAX 사례 88건이 이 부품을 쓴다

맥락

E2는 해외 상용 API(또는 국산 상용 모델 API), E1은 인터넷망·클라우드다. E5 등급이 O이거나 비식별 후 전송해도 되는 업무에 맞는다. 대민 상담(B3)·코파일럿(B1)·콘텐츠 생성(B7)에서 흔하다.

맞서는 힘(긴장)

• 모델 성능·도입 속도 vs 데이터 반출·주권
• 종량 과금의 초기 저비용 vs 호출량 증가 시 비용 예측 어려움
• 벤더의 모델 개선 vs 예고 없는 품질 회귀
• 단일 API의 단순함 vs 장애 시 서비스 중단

해법

업무 코드는 서빙 계층만 부르고, 서빙 계층이 상용 API를 호출한다. 행정망 본문이 나가는 경로 앞에는 C5 비식별 전처리를 두고, 대체 모델을 등록해 C7 폴백을 건다(§5 매트릭스 E2 해외 상용 API 행). 모델 버전을 고정하고 모델·프롬프트·설정 조합을 릴리스처럼 관리해 업데이트 전후를 C9로 비교한다. 비용이 문제면 라우팅·캐싱으로 큰 모델 호출을 줄인다. E5가 S 이상이면 이 변형 단독으로는 안 되고 A2.4 내부망 프록시를 거친다.

이럴 때 쓴다

• 인터넷망·클라우드 환경이고 데이터 등급이 O이거나 비식별 후 전송 가능할 때
• PoC 초기에 모델 성능을 빠르게 확인해야 할 때
• 자체 GPU·운영 인력이 없을 때

이럴 때는 쓰지 않는다

• E1이 폐쇄망이면 조립 오류(A2.2·A2.4로)
• E5가 S 이상인데 내부망 프록시가 없을 때(A2.4 필수)
• 상시 서비스인데 대체 경로를 둘 수 없을 때

얻는 것

• 인프라 없이 최신 모델 성능
• 빠른 PoC
• 벤더의 지속적 개선

점검표

• 업무 코드가 상용 API를 직접 부르지 않는가
• 외부로 나가는 프롬프트에서 무엇이 걸러지는지 답할 수 있는가
• API 장애 시 대체 경로가 있는가
• 모델 버전과 호출당 비용·지연이 기록되는가

구조 — 참여 부품

• A2 서빙 계층 — 업무 코드 대신 상용 API를 호출하고 버전·사용량을 기록
• C5 가드레일(비식별 전처리) — 외부 전송 전 민감정보 제거
• 상용 모델 API — 기관 밖에서 추론을 수행
• C7 폴백 스위치 — API 장애·품질 저하 시 대체 모델·수동 처리로 전환

변형

• 해외 상용 API: GPT·Gemini·Claude 등이다. E2 값은 해외 상용 API.
• 국산 상용 API: HyperCLOVA X·Upstage 등 국내 사업자 API. 망·등급 조건은 해외와 같이 따진다.
• 구조화 호출: function calling·JSON Schema로 출력 형식을 고정해 부른다. 판정은 규칙 엔진에 남긴다.

관련 부품

C7 필수 짝 — 상용 API 의존이면 폴백 필수 · C5 선행 — 외부 전송 전 비식별 · A2.4 대안 — 행정망·민감 등급일 때 중계 경유 · C9 짝 — 모델 업데이트 회귀시험

참고 자료

Fowler Direct Prompting · InfoQ 모델 라우팅·캐싱 · Microservice 패턴 Circuit Breaker

이 부품과 이어지는 가이드라인

• 국가 망 보안체계(N²SF) 보안가이드라인 1.0 국가정보원/국가사이버안보센터, 2025.9.
• 내부업무망 SaaS 망분리 예외 적용 보안 해설서 금융보안원, 2026.4(게시 2026.4.20).
• 생성형 AI 개발·활용을 위한 개인정보 처리 안내서 개인정보보호위원회, 2025.8(게시 2025.8.6).

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모든 모델·도구 호출이 하나의 진입점을 지나게 해 인증·인가·요청 상한·감사 기록·비용 상한을 일괄 적용한다.

PAX 사례 3건이 이 부품을 쓴다

맥락

상용 API(E2)나 공용 모델 서빙(A2)을 여러 과제·부서가 함께 쓰는 기관, 대민 접점처럼 외부 이용자가 호출량을 좌우하는 서비스, 데이터 조회 에이전트(유형 ⑤)처럼 도구 호출이 반복되는 구조. 카탈로그 등재 상태는 후보(PAX 557건 중 3건).

맞서는 힘(긴장)

• 중앙 통제·가시성 vs 단일 장애점과 지연 증가
• 요청 상한으로 비용을 막는 효과 vs 정상 업무량 급증 시 서비스 거부
• 기관별 자율 도입 속도 vs 범정부 공통기반 경유 의무

해법

모델·도구 호출을 받는 진입점을 하나 두고, 호출마다 주체·도구·모델·토큰을 식별한다. 진입점은 A3 공공 인증(GPKI·디지털원패스 등 연합 신원)에 신원 확인을 위임하고, 주체·도구별 허용 여부와 요청 상한·비용 상한을 적용한다. 허용·거부와 호출 내역은 C4 지표와 S10 재생 기록으로 흘려 보내고 비용을 집계한다. 모델 서빙 계층(A2)의 게이트웨이와 같은 자리에 두어 과제는 진입점 뒤의 모델을 고르기만 하게 한다.

이럴 때 쓴다

• 여러 부서·과제가 같은 상용 API나 모델을 쓰는 기관
• 대민 접점처럼 외부 이용자 행동이 호출량을 결정하는 서비스(유형 ①의 권장 부품)
• 데이터 조회·분석 에이전트(유형 ⑤)의 필수 부품
• 현장 감시·경보(유형 ③)에서 경보 채널 남용을 막아야 할 때

이럴 때는 쓰지 않는다

• 로컬 PC에서 완결되는 1인 도구로 외부 호출이 없을 때(E1 로컬 PC 완결)
• 런타임 AI가 없는 B0 결정적 도구
• 호출 주체가 하나뿐이고 상한이 모델 제공자 쪽에서 이미 강제되는 실험 단계 — 다만 전이 시 재장착한다

얻는 것

• 비용 소진을 상한으로 차단
• 무인가 호출 차단과 호출 주체 식별
• 부서별 중복 구축(X3) 해소와 범정부 공유 가능
• S10·C4 기록의 시작점 확보

점검표

• 진입점을 우회하는 모델·도구 호출 경로가 남아 있지 않은가
• 주체별 요청 상한과 비용 상한이 수치로 설정되어 있는가
• 거부·상한 초과 이벤트가 기록되고 집계되는가
• API 키가 진입점 밖(코드·개인 PC)에 남아 있지 않은가

구조 — 참여 부품

• A2 모델 서빙 계층 — 같은 자리에 놓이는 모델 게이트웨이. 진입점 뒤에서 실제 모델로 중계
• A3 공공 API 제공자·공공 인증 — GPKI·디지털원패스 등 연합 신원 위임
• 정책·상한 엔진 — 주체·도구별 인가, 요청 상한·비용 상한 판정
• S10 결정적 재생 — 진입점에서 시작하는 호출 추적 기록
• C4 감사 로그·지표 — 호출량·비용·거부율 집계

변형

• 범정부 공통기반형: 범정부 AI 공통기반이 진입점 역할을 하고 기관은 그 뒤에서 모델·도구를 소비
• 기관 게이트웨이형: 기관 내부망에 자체 진입점을 두고 부서별 키 대신 기관 단일 키로 중계(A2.4 내부망 프록시와 결합)
• 경보 발송 상한형: 현장 감시·경보(유형 ③)에서 모델 호출 대신 경보 발송 채널에 상한을 두는 형태

관련 부품

A2 같은 자리 — 모델 게이트웨이에 보안 기능을 얹은 형태 · S10 기록처 — 진입점에서 재생 기록이 시작됨 · C8 짝 — S1이 진입점 일괄 통제, C8이 도구별 권한 · S5 짝 — 데이터 조회 에이전트(유형 ⑤)의 필수 조합 S5 + S1 · C7 보완 — 단일 진입점의 장애 대비 폴백

참고 자료

DistriNet 보안 패턴: 인증·요청 상한 · Single Access Point · Gatekeeper · Federated Identity · Vinodhkumar M AI 보안 패턴: AI API Gateway · API Gateway · Rate Limiter · Access Token

이 부품과 이어지는 가이드라인

• 국가 망 보안체계(N²SF) 보안가이드라인 1.0 국가정보원/국가사이버안보센터, 2025.9.
• 내부업무망 SaaS 망분리 예외 적용 보안 해설서 금융보안원, 2026.4(게시 2026.4.20).

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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

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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'

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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

• 인공지능과 머신러닝 공급망 위험 및 완화방안 국가정보원, 2026.3(게시 2026.3.5).

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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

• 공공부문 AI 도입·활용 가이드 행정안전부·NIA, 2026.6. 현행 핵심.

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