전통적인 AI 거버넌스 프레임워크는 자율 에이전트(autonomous agents)가 아닌 예측 모델(predictive models)을 위해 설계되었습니다. 조직들이 계획하고, 추론하며, 독립적으로 행동할 수 있는 시스템을 배포함에 따라, 기존의 거버넌스 접근 방식은 부적절해지고 있습니다. 이 글에서는 에이전트 거버넌스 격차(Agent Governance Gap)를 소개하고, 단순히 예측하는 것이 아니라 행동하는 AI 시스템을 관리하기 위한 실질적인 프레임워크인 지속적 에이전트 거버넌스 모델(Continuous Agent Governance Model)을 제안합니다.

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