Google Agentspace는 생산성을, QueryPie MCP PAM은 보안을 책임진다.

AI 에이전트의 생산성과 보안 문제

• Google Agentspace는 생성형 AI 에이전트를 통해 문서, 시스템, 워크플로우를 통합하여 생산성을 획기적으로 향상시킨다.
• AI 에이전트가 Slack 메시지 전송, Jira 티켓 생성 등 외부 시스템 액션을 자동화하면서, 실행 통제 및 보안 우려가 커지고 있다.
• Google Cloud IAM은 기본적인 인증 및 정적 권한 부여를 제공하지만, 프롬프트 기반 실행 통제, 실시간 맥락 평가, 조직 정책 반영에는 한계가 있다.

QueryPie MCP PAM의 정책 기반 통제

• QueryPie MCP PAM은 PBAC(Policy-Based Access Control) 엔진으로, Agentspace의 보안 한계를 보완하는 정책 기반 통제 계층을 제공한다.
• 프롬프트 입력 시점부터 금칙어 필터링, DLP 평가, 실시간 승인 흐름을 삽입하여 실행을 제어한다.
• 세션 기반 감사를 통해 정책 평가 로그, Agent-to-Agent 호출 추적, 승인 이력 등 실행 흐름 전체를 기록하고 분석한다.

통합 아키텍처 및 도입 전략

• Agentspace는 AI 통합 및 생산성 플랫폼, MCP PAM은 그 위에서 실행을 통제하는 보안 계층으로 상호 보완적 관계를 가진다.
• Reverse Proxy 또는 Action Middleware 구조로 Agentspace 실행 흐름에 MCP PAM을 통합하여 조직 정책을 반영할 수 있다.
• 3단계 도입 전략(독립 운영 → 실행 경로 연결 → 정책 통합)을 통해 생산성과 보안을 동시에 확보한다.