본 논문에서는 변화하는 정책에 맞춰 광고 거버넌스 시스템을 발전시키는 ARGUS를 제안합니다. ARGUS는 '검사관-변호인-심판관' 구조를 활용하여 오래된 레이블과 새로운 정책 간의 충돌을 해결하고, RAG 기반 정책 지식과 Chain-of-Thought 합성을 활용합니다. 산업 및 공공 데이터셋 실험 결과, ARGUS는 기존 방식보다 뛰어난 정책 적응 학습 능력을 보였습니다.