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해결하는 문제

SCOPE는 은행과 같은 고위험, 미션 크리티컬 환경에서 작동하는 엔터프라이즈 AI 에이전트를 위해 설계된 거버넌스 프레임워크입니다. 안전성, 규제 준수, 감사 가능성이 필수적입니다. 안전하지 않은 입력이 LLM에 도달하는 것을 방지하고 에이전트 작업이 승인되고 기록되도록 보장합니다.

작동 방식

Google의 Agent Development Kit (ADK) 기반으로 구축된 SCOPE는 5가지 핵심 축에 걸쳐 "심층 방어" 아키텍처를 채택합니다:

1. 안전성: 빠른 ML 기반 모델 전 게이트(예: toxic-bert)를 사용하여 안전하지 않은 요청을 LLM에 도달하기 전에 약 50ms 내에 차단하고, LLM 기반 컨텍스트 검사로 보완합니다.
2. 규정 준수: 인간이 읽을 수 있는 비즈니스 및 규제 규칙(예: PCI-DSS, HIPAA)을 강제하며, 에이전트는 모든 결정에 대해 이를 참조해야 합니다.
3. 권한 (IAM): 역할 기반 액세스 제어(USER, STAFF, ADMIN)를 구현하여 사용자와 에이전트가 승인된 데이터와 도구에만 액세스할 수 있도록 합니다.
4. 에스컬레이션: 낮은 신뢰도의 결정이나 고위험 작업(예: 대규모 자금 이체)을 SQLite를 통해 인간 개입 검토 큐로 라우팅합니다.
5. 관찰 가능성: 모든 상호 작용 및 도구 호출에 대해 상세한 감사 추적 및 규정 준수 특정 로그(SOC2, PCI-DSS)를 유지합니다.

대상 사용자

금융, 의료, 법률과 같은 규제 산업에서 AI 에이전트를 배포하는 엔터프라이즈 개발자 및 조직으로, 프로덕션 준비가 된 안전 및 감독 계층이 필요한 경우.

주요 특징

• LLM 전 가드레일: 모델이 호출되기 전에 유해하거나 안전하지 않은 콘텐츠를 차단하여 비용을 절감하고 안전성을 높입니다.
• 정책-애즈-코드: 규정 준수 규칙을 YAML 또는 Python으로 정의하고 에이전트가 추론에서 인용할 수 있도록 합니다.
• 세분화된 IAM: 도구 실행에 직접 ID 관리를 통합하여 무단 데이터 액세스를 방지합니다.
• 인간 개입: 복잡하거나 고가치 사례를 위한 내장 에스컬레이션 프로토콜.
• 규제 로깅: PCI-DSS 및 SOC2 규정 준수를 위한 특수 로깅 모듈.