AI 에이전트의 자율성이 증가함에 따라 기업은 무단 행위로부터 이를 보호하는 것이 중요해집니다. 에이전트 행위에 대한 책임은 기업에 있으며, 이는 사후 대응이 아닌 사전 예방적 거버넌스를 요구합니다. 지능형 에이전트는 실시간 컨텍스트에 적응해야 하는 지능형 규칙을 요구합니다. 에이전트의 자율성으로 인해 에이전트 출력이 예측 불가능해지므로, 모델 위에 계층화된 기존의 가드레일은 불충분합니다. 효과적인 거버넌스는 에이전트가 데이터와 상호 작용하는 운영 데이터 계층에서 실행 가능하고 시행되어야 합니다. 이는 에이전트의 요청 시점에 민감한 데이터에 대한 접근을 거부하고 감사 가능성을 위해 에이전트 행위의 재구성을 가능하게 하는 것을 의미합니다. 데이터 계층은 역할 기반 접근 및 암호화와 같은 기존 제어를 활용하여 시행 지점 역할을 합니다. 에이전트 신원은 세션에 바인딩된 선언된 목적을 가진 일급 원칙으로 인식되어야 합니다. 이 접근 방식은 강력한 소스 수준 시행을 통해 신뢰를 구축함으로써 기업이 AI 에이전트를 더 빠르게 채택할 수 있도록 합니다.