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Dev.toAI/ML
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Dry-run 전파 플래그 설계를 통한 Production 데이터 오염 방지
My agent dry-ran fine in staging 100 times — then wrecked production on the first real run
AI 요약
Context
Environment Drift로 인한 Staging-Production 간 스키마 불일치 및 Agent의 비결정적 실행 경로로 인한 테스트 한계 발생. Mock Response가 성공으로 오인되어 일부 Write 작업만 누락된 채 후속 작업이 실행되는 Orphan Record 생성 문제 직면.
Technical Solution
- Dry-run 상태의 일관성 유지를 위한 RunId 기반 전파 플래그 도입
- 첫 번째 Write Tool의 Dry-run 감지 시 KV Store에 해당 RunId의 활성화 상태 기록
- 후속 모든 Write Hook에서 KV 플래그를 참조하여 강제 Dry-run 모드 유지
- Hook 장애 시 Tool Call이 그대로 실행되는 Fall-through 방지를 위한 별도 Alert 체계 구축
- R2와 D1 간의 의존성 관계에서 발생하는 Partial Write 시나리오 차단 설계
실천 포인트
1. Agent 기반 시스템 설계 시 Mock Response가 후속 로직에 미치는 사이드 이펙트 검토
2. 분산 환경에서 Dry-run 상태를 전역적으로 관리하기 위한 상태 저장소(KV 등) 활용
3. 가드레일 역할을 하는 Hook의 타임아웃이나 장애가 기본 실행(Fall-through)으로 이어지는지 확인
4. Write 작업의 Idempotency 확보를 통한 장애 복구 탄력성 강화