OPA 2

엔터프라이즈 AI Agent 권한 설계: 사용자·테넌트·Tool 인가와 감사 로그

사용자가 AI Agent에게 요청합니다.“지난주 회의의 결정 사항을 찾아 줘.”“이 회의의 후속 업무를 등록해 줘.”“완료된 회의를 다른 조직으로 옮겨 줘.”Agent는 자연어를 이해하고 회의 검색, 요약 조회, 업무 생성과 회의 이동 Tool을 선택합니다.이때 “사용자가 로그인했다”는 사실만으로는 어느 요청도 실행할 수 없습니다.로그인됨≠ 모든 Tenant 접근 가능≠ 모든 Tool 실행 가능≠ 모든 객체 변경 가능≠ 현재 업무 상태에서 허용됨더 어려운 문제는 실행 주체가 하나가 아니라는 점입니다.사용자 → AI Client → Agent Runtime → MCP Server → Business API → Database최종 Database 변경은 Servi..

AI Agent 승인 정책 설계: 읽기·쓰기·중요·파괴 작업을 구분하는 방법

AI Agent에게 “지난 회의를 찾아 요약해 줘”라고 요청했습니다.Agent는 회의 목록을 조회하고, 대상 회의를 찾은 뒤 요약 작업을 요청할 수 있습니다. 여기까지는 비교적 자연스럽습니다.그런데 요청이 “다른 조직으로 옮겨 줘”, “외부 담당자에게 전송해 줘”, “이 회의를 영구 삭제해 줘”라면 이야기가 달라집니다.모두 같은 Tool Call이지만 결과의 영향은 같지 않습니다.조회 실패 → 다시 확인할 수 있음생성 중복 → 데이터 정리와 비용 발생잘못된 전송 → 외부 노출과 업무 사고영구 삭제 → 복구 불가능할 수 있음모델이 사용자의 의도를 잘 이해했다는 사실은 실행 권한을 얻었다는 뜻이 아닙니다.운영 가능한 AI Agent에는 다음 네 질문에 각각 답하는 통제가 필요합니다.인증 (Authen..

AI Agent · MCP 2026.07.29