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본 기사는 에이전트가 일상적인 작업을 처리하고 규칙을 벗어나는 예외는 사람이 검토하는 '승인 대기열(approval queue)' 시스템의 개념적 구현 방법을 Python 코드로 제시합니다. 이는 AI 에이전트가 안전하게 작동하도록 사람의 개입(Human-in-the-loop)을 통합하는 방안을 보여줍니다.
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원문 바로가기에이전시가 감독관 역할을 하게 되면 핵심 소프트웨어는 승인 대기열(approval queue)입니다. 에이전트들은 일상적인 작업을 수행하고, 규칙을 벗어나는 모든 것은 사람이 검토할 때까지 기다립니다. 이 글에서는 Python으로 이를 간략하게 구현해 보았습니다. 이는 고객 사례가 아닌 개념적 예시이며, 공유할 결과는 없습니다.
이 아이디어는 에이전트가 반복적인 작업을 처리하고, 사람이 가드레일(guardrails)을 설정하며 예외를 검토해야 한다는 Google과 BCG의 공개 조언을 따릅니다.
from dataclasses import dataclass
@dataclass
...
def route(action: dict, rules: Rules) -> str:
text = action.get("copy", "").lower()
if any(p in text for p in rules.needs_legal_review):
...
import json, time
queue = []
...
일상적인 작업은 실행됩니다. 위험한 주장이나 특이한 채널, 또는 큰 예산 증가가 있는 모든 것은 지정된 사람에게 전달되며, 모든 결정은 기록(log)으로 남습니다. 감독관의 역할은 1단계의 규칙 설정과 3단계의 판단입니다.
문자열 일치만으로는 부족한 점이 많습니다. 실제 시스템을 구축하려면 적절한 검토와 자체 법률 자문이 필요합니다. 이 글은 개요(sketch)로 간주해 주십시오.
Tej Pandya, GrowEasy.ai 설립자.