4. 함부로 실행하지 않는 Agent

실제로 쓰기 전에 바꿀 것

이 차시를 마치면

학습용 코드를 운영으로 옮길 때 반드시 바꿀 곳을 찾아냅니다.

학습용 코드를 그대로 운영에 올리면 안전 성질이 깨집니다. 반드시 바꿔야 할 세 곳과 유지해야 할 테스트를 정리합니다.

반드시 바꿔야 할 세 곳

위치	학습용	운영에서 필요한 것
`InMemorySaver()`	프로세스 메모리	durable Checkpointer (PostgreSQL, Redis 등)
`_EXECUTED_ACTION_IDS` (모듈 변수)	재시작 시 소실 → 중복 실행 방어가 사라짐	DB 의 unique 제약 등 durable 저장 분석
`execute_side_effect` 내부 주석 위치	실제 발송이나 삭제 코드 없음	실제 호출 + 실패 시 재시도와 fallback 정책. 반드시 `pending_action` 을 대상으로
시간 상한	없음. 반복 상한(`MAX_RETRY`)만 있음	모델 호출과 외부 요청에 timeout. 트랙 3의 A-3 은 "max_retry, 종료 route, timeout/budget 중 최소 하나" 를 요구합니다 분석

비유

두 번째 항목이 특히 위험합니다. 중복 실행을 막는 기록이 메모리에만 있다면, 서버를 다시 켠 순간 "이 작업은 이미 했다"는 기억이 사라집니다. 그러면 재시도가 들어왔을 때 한 번 더 실행됩니다.

영수증을 책상 위에만 올려 두고 퇴근한 것과 같습니다. 다음 날 아무도 기억하지 못합니다.

학습팩이 든 오류 유형 여덟 가지입니다.

API timeout · rate limit · Tool error · parsing error · retrieval empty · malformed Structured Output · DB error · permission error

Node 마다 네 가지를 정합니다.

Search
 → success        → Verify
 → timeout        → retry
 → retry exceeded → Human review

운영 원칙 — LLM 오류와 외부 시스템 오류를 같은 방식으로 처리하지 않습니다.

1번 차시의 네 기준을 테스트 층에 대응시킨 것입니다. 분석

기준	테스트 층	무엇을 고정하는가
① 권한 최소화	unit test	`../`, 절대경로, 심볼릭 링크가 차단되는가
② 승인 게이트	graph test	고위험 입력이 `approval` Node 를 반드시 지나는가
③ 멱등성	graph test	같은 `action_id` 로 두 번 재개해도 한 번만 실행되는가
④ 추적 가능성	graph test	종료 State 의 `audit_log` 에 결정과 실행 기록이 남는가

네 가지 모두 작성해 통과시켰습니다. 여기에 2026-08-15 감사에서 찾은 결함 세 건의 회귀 테스트를 더해 총 38개가 통과합니다(Python 3.12.14 · langgraph 1.2.11). 상세는 6차시, 재현 방법은 8차시에 있습니다.

학습팩의 규칙을 다시 확인합니다. 핵심 business rule 을 검증하는 regression test 는 반드시 유지하고, 실패하는 테스트를 원인 수정 없이 삭제해서 'PASS' 로 만드는 것은 금지입니다.

초판에서 남겨 두었던 두 항목은 실행 검증으로 해소되었습니다.

초판의 미확인 항목	현재
`sec_graph.py` 동작 검증	해소 — 실행 검증 통과 (6차시)
재개 시 Node 재실행 범위	해소 — Interrupt 를 부른 Node 는 다시 실행되고, 이미 끝난 앞 Node 는 실행되지 않음을 계측으로 확인 (6차시)

아직 남은 항목입니다.

확인 필요 durable Checkpointer — 검증은 InMemorySaver 로만 했습니다
확인 필요 동시 실행 — 같은 thread_id 에 재개 요청 2개를 동시에 보내는 시험을 5회 했고 중복 실행이 없었습니다. 다만 _EXECUTED_ACTION_IDS 의 확인과 추가가 원자적이지 않으므로 이 관찰은 이 환경과 시도 횟수에서만 성립합니다. 운영에서는 저장소의 유일성 제약이 필요합니다
확인 필요 실제 LLM 연결 — make_draft 는 모델을 부르지 않습니다
확인 필요 승인자 인증 — 누가 승인했는지 확인하는 방법은 학습팩에 서술이 없습니다. 그래서 승인 게이트가 보장하는 것은 "사람이 한 번 개입했다" 이지 "권한 있는 사람이 승인했다" 가 아닙니다 분석
확인 필요 감사 로그의 정확성 — Reducer 덕분에 기존 기록의 삭제는 막히지만, 각 Node 가 내용을 자유롭게 씁니다. 로그는 노드를 신뢰하는 만큼만 신뢰할 수 있습니다 분석
확인 필요 감사 로그 보관 — audit_log 를 Checkpoint 밖으로 내보내는 방법은 학습팩에 없습니다
확인 필요 모델 ID — 학습팩 예제의 openai:gpt-5.4 계열은 검증 기록이 없습니다
확인 필요 langgraph 버전 의존 — 1.2.11 기준입니다. 상위 버전에서 재개 동작이 달라질 수 있습니다

네 트랙을 모두 마쳤습니다. 정리하면 이렇습니다.

트랙	남길 것
1. 설치 가이드	자료가 나가는 지점은 네 곳이고, 그중 LLM Provider 선택이 보안 수준을 결정합니다
2. 입문 과정	State 가 흐르고 Node 가 갱신합니다. 저장이 있어야 멈췄다 이어갈 수 있습니다
3. 코드 구조화	계약과 안전 불변조건은 함께 고칩니다. 한쪽만 고치는 것이 사고의 원인입니다
4. 보안 특화	지시가 아니라 구조로 막습니다. 승인 전에는 되돌릴 수 없는 일을 하지 않습니다

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