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scoped access, safe write, approval gate, trace, recovery, repeatable evaluation을 위한 production AI agent checklist입니다.

agent governance를 identity, action, approval, spend, data, model, tool, evidence, exception, incident에 적용할 수 있는 rule로 바꾸세요.

표시되는 tool set를 고정하고, trace를 검사하고, schema overlap을 찾고, selection과 execution을 따로 테스트해 wrong-tool failure를 debugging하세요.

error class, idempotency, checkpoint, reconciliation, bounded retry, approval, cancellation, compensation으로 AI agent workflow를 복구하세요.

threat model에 맞는 filesystem, process, network, credential, resource, artifact, lifetime, cleanup control로 agent 생성 코드를 sandbox하세요.

represented identity, downstream authorization, scoped credential, approval gate, secret isolation, 유용한 audit record로 AI agent를 보호하세요.

대표 task, deterministic check, model judge, repeated run, safety case, release gate로 AI agent evaluation을 구축하세요.

하나의 trace로 model call, tool selection, policy check, backend effect, retry, cost, quality, recovery 전체에서 AI agent를 모니터링하세요.

code trust, network access, lifetime, state, latency, isolation에 따라 API call, job, process, container, sandbox, VM 중에서 agent compute를 선택하세요.

agent identity, database, queue, cache, tool, artifact, quota, log, credential, deletion path를 위한 tenant isolation을 설계하세요.

agent task, idempotent operation, checkpoint, audit event, outbox, tenant isolation, lease, trace reference를 위한 database pattern을 알아봅니다.

재개 가능한 task, human approval, checkpoint, concurrent worker, schema change, retention, recovery를 위한 persistent agent state를 설계하세요.

durable execution을 사용하면 AI agent가 완료된 부작용을 반복하지 않고 crash 후 작업을 재개할 수 있습니다. checkpoint, idempotency, retry, reconciliation을 알아보세요.

identity, policy, 자격 증명, operation, approval, audit record, limit, resource ownership을 위한 agent control plane을 설계하는 방법을 알아봅니다.

model loop, 도구, identity, state, memory, durable execution, 백엔드 서비스, telemetry를 분리하는 실용적인 AI agent 아키텍처를 알아봅니다.

광범위한 SaaS 작업에는 Composio, 인증된 도구 실행에는 Arcade, endpoint wrapping에는 RapidMCP, 제품별 작업에는 custom MCP를 선택하세요.

production MCP stack에는 transport, protocol server, 인증, 도구 routing, policy, 실행 자격 증명, operation state, telemetry가 포함됩니다.

안전한 인프라 도구는 plan과 apply를 분리하고, 신원 범위를 제한하며, 자격 증명을 보호하고, 승인을 요구하며, 재시도를 조정하고, 영향을 추적하며, 복구를 지원합니다.

provider key가 prompt, 도구 인수, 결과, URL, 브라우저 코드, log에 들어가지 않게 하세요. MCP server는 범위가 제한된 별도의 업스트림 자격 증명을 사용해야 합니다.

신뢰할 수 있는 MCP 도구에는 구분되는 작업 이름, 범위가 제한된 schema, 좁은 권한, 구조화된 결과, 안정적인 오류, 안전한 쓰기, 선택 평가가 필요합니다.

작업 수준 agent 도구는 언제 사용하고 언제 사용하지 않아야 하는지, 필요한 맥락, 부작용, 결과를 명시합니다. 원시 endpoint 형태만으로는 의미가 충분히 전달되지 않습니다.

OAuth 검색, PKCE, 리소스 지시자, 대상이 제한된 토큰, 다운스트림 권한 부여, 별도의 업스트림 자격 증명으로 원격 MCP 서버를 보호하는 방법을 알아봅니다.

작업 단위 도구, 검증된 스키마, 범위 제한 인증, 구조화된 오류를 사용해 REST API를 MCP 서버로 감싸세요.

애플리케이션 코드에 호출 경로가 정해져 있으면 API나 SDK를 사용하고, 모델이 런타임에 도구를 탐색해야 하면 MCP를 사용하세요. 대부분의 프로덕션 MCP 도구는 내부에서 API를 호출합니다.

MCP 인프라는 MCP를 둘러싼 클라이언트, 전송, 서버, 도구, 인가, 정책, 자격 증명, 백엔드 실행, 상태, 텔레메트리를 포함합니다.

AI 에이전트에는 승인, 완료 알림, 수신 작업, 사람의 답장을 위한 영속 채널과 ID, 스레드, 전달, 감사 기능이 필요합니다.

Codex와 Windsurf 모두 백엔드 도구를 호출할 수 있지만 무인 작업과 IDE 세션에는 서로 다른 승인, 환경, 재시도, 인계 동작이 필요합니다.

운영 주체, 필수 서비스, 규정 준수, 마이그레이션, 장애 복구, 완료 워크플로당 비용을 기준으로 스타트업 백엔드 인프라를 선택하세요.

Claude Code와 Cohesivity로 프로젝트를 검사하고 임시 테넌트를 만든 뒤 Postgres와 호스팅을 프로비저닝하고 대기자 명단 API를 테스트하고 배포하세요.

AI 생성 앱도 실제 사용자를 받기 전에 서버 측 비밀 값, 인가, 테넌트 격리, 안전한 쓰기, 예산, 마이그레이션, 복구가 필요합니다.

코딩 에이전트는 Cohesivity 테넌트 하나를 초기화하고 현재 서비스 계약을 읽은 뒤 데이터베이스, 인증, 스토리지, 호스팅을 프로비저닝하고 각 결과를 검증할 수 있습니다.

프로젝트 생성, MCP 및 터미널 지원, 권한 범위, 멱등 쓰기, 개발 환경 격리, 배포 인계를 기준으로 Cursor 백엔드를 선택하세요.

CLI 또는 MCP 경로가 범위 제한 개발 프로젝트를 만들고 쓰기를 복구하고 공급자 키를 유출하지 않은 채 배포할 수 있는지 기준으로 Claude Code 백엔드를 선택하세요.

에이전트가 운영할 수 있는 백엔드는 호출 가능한 계약으로 프로비저닝, 상태, 자격 증명, 안전한 쓰기, 승인, 정리, 구조화된 오류를 제공합니다.

프로젝트 생성, 인증, 도구 범위, 안전한 쓰기, 호스팅, 소유권, 프로덕션 접근을 기준으로 AI 코딩 에이전트용 백엔드를 비교합니다.

모델 API 청구서 하나만 추적하지 말고 모델 토큰, 유료 도구, 런타임, 스토리지, 재시도, 유휴 리소스를 포함한 완료 작업당 AI 에이전트 비용을 계산하세요.

프로덕션 AI 에이전트에는 범위 제한 접근, 실행 한도, 안전한 쓰기, 내구성 복구, 샌드박싱, 트레이스, 평가, 검증된 중지 경로가 필요합니다.

AI 에이전트 스택은 추론, 도구, ID, 메모리, 실행, 애플리케이션 인프라, 텔레메트리를 분리해 각 실패에 책임자 하나를 둡니다.

AI 에이전트는 기존 백엔드 서비스를 사용할 수 있지만 구조화된 프로비저닝, 범위 제한 자격 증명, 안전한 재시도, 기계가 읽을 수 있는 오류가 필요합니다.

AI 에이전트는 런타임에 단계를 선택하지만 SaaS 애플리케이션은 미리 설계된 워크플로를 실행합니다. 이에 따라 권한, 테스트, 인터페이스, 비용이 달라집니다.

AI 에이전트 인프라는 모델, 도구, ID, 상태, 실행, 애플리케이션 백엔드, 텔레메트리를 결합합니다. 각 계층의 역할을 알아보세요.

에이전트 네이티브 인프라를 사용하면 AI 에이전트가 구조화되고 권한이 제한된 인터페이스를 통해 백엔드 리소스를 탐색하고 프로비저닝하고 운영할 수 있습니다.