소프트웨어 공급망 보안을 위해서는 서드파티 컴포넌트를 정확하게 식별하고, 개발부터 실행에 이르기까지 이들이 어떻게 진화하는지 이해해야 합니다. 기존의 소프트웨어 구성 분석(SCA) 접근 방식은 매니페스트(manifest), 빌드 환경, 릴리스 아티팩트, 컨테이너 또는 런타임 상태를 검사하지만, 일반적으로 단계별(stage-specific) 소프트웨어 구성 뷰만을 제공합니다. 의존성(dependencies)이 여러 라이프사이클 단계를 거치며 해결되고, 제거되고, 재패키징되며, 변환됨에 따라, 단일 스냅샷으로는 컴포넌트가 어디서 유래했는지와 궁극적으로 어디에 도달하는지 모두 포착할 수 없습니다. 심지어 여러 단계의 스냅샷을 결합하더라도 그들 간의 교차 단계 관계(cross-stage relationships)는 해결되지 않은 채 남게 됩니다. 본 논문에서는 코드(Code), 빌드(Build), 릴리스(Release), 배포(Deploy), 그리고 런타임(Runtime)에 걸쳐 증거 기반의 컴포넌트 라이프사이클 추적을 재구성하는 에이전트 기반 접근 방식인 SCA-Agent를 제시합니다. SCA-Agent는 프로젝트별 분석 경로를 적응적으로 탐색하고, 단계별 증거를 수집하며, 단계를 가로지르는 관찰 결과를 상관관계 분석하여 컴포넌트의 식별자(identities), 버전, 도입 경로(introduction paths), 전파 관계(propagation relationships), 그리고 최종 라이프사이클 상태를 복구합니다. 우리는 Java, JavaScript, Python 생태계의 105개 실제 프로젝트에서 SCA-Agent를 평가했습니다. SCA-Agent는 모든 라이프사이클 단계와 생태계에서 가장 높은 컴포넌트 탐지 F1 점수를 달성했습니다. 취약점 노출 평가의 경우, 기존 최고의 SCA 도구보다 18.76 퍼센트 포인트 높은 96.69%의 F1 점수에 도달했습니다. 이러한 결과는 라이프사이클 인식(lifecycle-aware) SCA가 추적 가능한 컴포넌트 출처(provenance)와 더 정확한 소프트웨어 공급망 위험 평가를 지원함을 보여줍니다.