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kcp 기반 Multi-cluster 제어를 위한 Machine-Readable AGENTS.md 설계
Creating a Machine-Readable AGENTS.md Guide for Safe AI Interaction with Generic kcp Kubernetes Clusters
AI 요약
Context
기존 단일 Kubernetes 클러스터 구조의 물리적 제약을 극복하기 위해 API 중심의 kcp 모델로 전환하는 과정에서 AI Agent의 자율적 제어 필요성 증대. 단순 API 접근만으로는 Workspace 경계 침범 및 Syncer 기반 상태 불일치와 같은 운영 리스크를 제어하기 어려운 한계 존재.
Technical Solution
- Workspace 및 Logical Cluster 개념을 통한 Tenant 격리 구조 정의로 AI Agent의 작업 범위 제한
- Syncer 메커니즘을 통한 상태 전파 원리를 AGENTS.md에 명시하여 State Drift 및 데이터 불일치 방지
- API-Level Token Binding을 적용하여 물리 인프라와 Agent 간의 결합도를 낮추고 보안성 강화
- Workspace 기반 RBAC 정책과 Admission Controller를 연동하여 Forbidden Action의 강제적 차단 및 감사 로그 생성
- Syncer 장애 및 동시성 제어 등 Edge Case에 대응하는 Escalation Path를 정의하여 운영 복원력 확보
실천 포인트
- AI Agent용 API 계약서 작성 시 Workspace 기반의 접근 범위와 권한을 명시적으로 정의했는가 - Syncer와 같은 상태 전파 메커니즘의 지연이나 실패 가능성을 고려한 예외 처리 로직을 포함했는가 - Tenant Boundary를 우회할 수 있는 Token 관리 체계와 RBAC 정책의 정합성을 검토했는가 - Forbidden Action 리스트를 작성하고 이를 Admission Controller 수준에서 차단하고 있는가