에이전트 의사결정의 맹점: '실시간 데이터 변경'을 반영하는 아키텍처 설계

요약

AI 에이전트 시스템에서 사람이 승인 절차를 완료했더라도, 실제 실행 시점에는 상황 변화에 따른 오류가 발생할 수 있다. 예를 들어 공급업체가 승인 이후 보류 상태로 변경되어도, 에이전트가 이전의 승인 기록만 확인하고 작업을 실행할 경우 잘못된 결정을 내릴 수 있다. 단순히 승인 여부를 조회하는 것을 넘어, 에이전트는 주문과 공급업체 간의 최신 상태를 실시간으로 연결하고 변경된 근거를 파악해야 한다. Jylus는 이러한 데이터 상태와 관계를 모델에 전달하기 전 해결하는 것에 초점을 맞추고 있다. 또한, 에이전트의 실행 단계에서도 API가 작업 수행 전 반드시 최신 전제 조건을 재확인하도록 강제하는 설계가 필수적이다.

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