산업 현장에서 비엔지니어 사용자가 로우코드·노코드 환경으로 AI 에이전트를 제작하면서 신뢰성 격차가 발생하고 있습니다. 에이전트 의존성이 변화하는 모델·도구·외부 서비스에 따라 성능 저하가 발생할 수 있습니다. 지속적인 신뢰성 확보를 위해 의존성 매핑·준비 계약·정기 점검·진단·라이프사이클 관리를 결합한 프레임워크를 제안합니다.
프레임워크는 에이전트가 예상 조건 하에서 운영 가능한지 평가하며, 프로토타입 감사 및 시나리오 기반 평가를 통해 실질적인 점검 및 개선 방안을 제시합니다. 이 연구는 에이전트 민주화 시대의 신뢰성 확보에 기여할 것입니다.