AWS는 도그우드를 기반으로 한 시간 기반 정책(temporal policies)을 아마존 베드록 에이전트코어의 정책 기능인 에이전트코어 정책(AgentCore Policy)에 적용하고, 에이전트코어 게이트웨이(AgentCore Gateway)에 속도 제한 기능을 추가했다.
AI 에이전트는 작업을 수행할 때 스스로 다음 행동을 결정하기 때문에 각 단계가 개별적으로는 문제가 없어도 전체 행동 흐름에서 위험한 패턴이 나타날 수 있다. 예를 들어 고객 계좌 조회 후 승인되지 않은 다른 계좌로 송금하거나, 승인 한도 이하의 주문을 반복해 예산을 초과하는 식이다. 맥킨지의 ‘State of AI Trust in 2026’ 조사에 따르면 조직의 약 80%가 AI 에이전트의 위험한 행동을 경험한 것으로 나타났다.
기존 에이전트코어 정책은 접근 권한을 제어하는 오픈소스 정책 언어 시더(Cedar)를 기반으로 각 도구 호출을 독립적으로 평가했다. 반면 새롭게 제공되는 시간 기반 정책은 현재 요청뿐 아니라 세션에서 에이전트가 수행한 이전 행동 이력을 함께 살펴보며 도구 호출 허용 여부를 판단한다.
이 정책은 에이전트 자체 코드가 아닌 게이트웨이 계층에서 적용된다. 에이전트는 정책 로직을 볼 수 없어 프롬프트 인젝션이나 코드 결함으로도 정책을 우회할 수 없다. 정책 결정은 기본 거부(deny by default) 원칙을 따르며 감사 로그에 맥락과 함께 기록된다.
도그우드는 시간과 순서를 다루는 수학 분야인 시간 논리(temporal logic)를 기반으로 설계됐으며, 기존 시더 정책을 재작성하거나 마이그레이션할 필요 없이 그대로 사용할 수 있다. 도그우드는 아파치 2.0 라이선스의 오픈소스 사양 및 참조 구현으로 제공된다.
함께 추가된 게이트웨이 속도 제한 기능은 분당 요청 수, 분당 토큰 처리량, 동시 연결 수 등 세 가지 지표를 기준으로 리소스 사용 상한을 설정할 수 있게 한다. 사용자, 팀, 도구, 모델별로 서로 다른 상한을 설정해 사용량을 관리할 수 있다.
시간 기반 정책과 게이트웨이 속도 제한 기능은 기존 운영 중인 에이전트를 재설계하지 않고도 적용 가능하다. 도그우드 참조 구현과 언어 가이드는 깃허브에서 확인할 수 있다.
