본문은 기업 환경에 적합한 제어 가능한 AI 실행을 위한 Dynamic Tiered AgentRunner 프레임워크를 제안합니다. 기존 에이전트 프레임워크의 자율성 부족 문제를 해결하고, 위험 기반 자원 할당 및 독립적인 역할 분담을 통해 안전성과 효율성을 동시에 확보합니다.
Dynamic Tiered AgentRunner는 위험 프로필에 따라 컴퓨팅 자원과 검토 강도를 동적으로 조정하는 Risk-Adaptive Tiering, 제안, 검토, 실행, 검증 역할을 분리하는 Separation of Powers 아키텍처를 특징으로 합니다.
또한, Verifier-Recovery 루프를 통해 오류를 시스템 상태로 간주하여 설계 단계부터 복원력을 확보하고, 기업 AI 실행의 안전성과 신뢰성을 높입니다.