본 논문은 기존 AI 모델과 달리 실행 중 예측 불가능한 행동을 보이는 에이전트형 AI 시스템의 안전하고 책임있는 배포를 위한 실시간 거버넌스 프레임워크인 MI9를 제시합니다. MI9는 에이전시 위험 지수, 에이전트 의미론적 원격 측정 수집, 지속적인 권한 모니터링, FSM 기반 적합성 엔진, 목표 조건부 드리프트 감지, 점진적 봉쇄 전략 등 6가지 통합 구성 요소를 통해 실시간 제어를 제공합니다. 다양한 시나리오를 통한 분석을 통해 기존 접근 방식이 해결하지 못하는 거버넌스 과제를 체계적으로 다루는 MI9의 효과를 보여주며, 대규모 안전한 에이전트형 AI 배포를 위한 기반을 마련합니다.
