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내부 리서치 에이전트 아키텍처

내부 분석·리서치 에이전트를 Workflow, Sandbox, artifact 중심으로 설계하는 방법을 정리합니다.

핵심 요약

  • 내부 리서치 에이전트는 synchronous chat이 아니라 Workflow 중심의 durable orchestration으로 설계합니다.
  • 긴 실행·반복 재시도·artifact 생성·소스 추적이 즉시 응답성보다 중요한 시나리오입니다.
  • 작업 시작 직후 task id를 반환하고 long-running analysis는 Workflow step으로 분리합니다.
  • Sandbox는 network allowlist로 외부 유출을 막고, 결과물은 immutable report id가 붙은 artifact로 외부화합니다.
  • source provenance를 보고서에 남기고, step timeout·MCP source 실패에는 partial result 저장이나 source missing 표시로 진행합니다.

내부 리서치 에이전트는 고객-facing 챗보다 느려도 되지만, 긴 실행, 반복 재시도, artifact 생성, 소스 추적이 훨씬 중요합니다.
그래서 이 시나리오에서는 채팅형 UX 대신 Workflow 기반의 durable orchestration으로 설계합니다.

언제 이 패턴을 쓰는가

조건적합도이유
분석이 수분 이상 걸릴 수 있음높음Workflow가 필요
코드/파일/브라우저 실행이 필요함높음Sandbox가 자연스럽게 결합됨
결과물이 리포트/artifact로 남아야 함높음비동기 결과 전달 구조에 적합
응답 즉시성이 중요함낮음고객지원 패턴이 더 적합

권장 아키텍처

계층별 책임

계층책임구현 포인트
Trigger Layer분석 요청 접수thin UI + task id 반환
Orchestration장기 실행, 재시도, 이벤트 기록Workflow steps
Agent Layer계획, 질의 생성, synthesisAI SDK Agent / loop control
Tool Runtime파일/코드/스크립트 실행Sandbox
Delivery Layerartifact 저장과 알림object storage / report link

실행 흐름

단계동작핵심 통제
1분석 브리프 등록operator identity
2데이터 수집MCP resources / scoped tools
3모델 추론quality tier model
4Sandbox 실행network allowlist
5artifact 생성immutable report id
6완료 알림workflow trace 연결

최소 구현 스켈레톤

export async function researchWorkflow(researchId: string) {
  'use workflow'

  const brief = await loadBrief(researchId)
  const draft = await generateDraft(brief)
  return runSandboxAnalysis(draft)
}

async function loadBrief(researchId: string) {
  'use step'
  return loadResearchBrief(researchId)
}

async function generateDraft(brief: ResearchBrief) {
  'use step'
  return generateResearchDraft({
    model: 'anthropic/claude-sonnet-4.6',
    brief,
  })
}

async function runSandboxAnalysis(draft: ResearchDraft) {
  'use step'
  return runInSandbox({ runtime: 'node24', input: draft })
}

보안·거버넌스 포인트

통제이유
workflow key 분리비용/감사 분리
scoped OAuth tools과권한 방지
sandbox allowlist network외부 유출 제한
artifact 저장소 분리결과물 통제

실패 모드와 fallback

실패 모드대응
step timeoutstep 재시도 또는 partial result 저장
MCP source 실패source missing 표시 후 계속 진행
Sandbox 실행 실패lightweight 분석 경로로 축소
모델 품질 저하human review queue로 전환

운영 지표

지표목표 예시
평균 완료 시간5~20분 내
step retry rate10% 이하
artifact 생성 성공률95% 이상
analysis cost per task팀 예산 내

ADR 스타일 결론

Decision

내부 리서치 에이전트는 synchronous chat이 아니라 Workflow 중심으로 설계합니다. long-running analysis, artifact generation, sandbox execution을 request path에서 분리하고, 결과는 비동기적으로 전달합니다.

실무 체크리스트

  • 작업 시작 직후 task id를 반환하는가
  • long-running analysis가 Workflow step으로 분리돼 있는가
  • Sandbox 결과물이 artifact로 외부화되는가
  • source provenance가 보고서에 남는가

관련 문서

  • Vercel Workflow
  • Sandbox SDK Reference
  • AI Agents on Vercel

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