Jev로 판단하고 AWS DevOps Agent로 조사하는 AI 팀원 만들기

구조와 흐름

• EKS Pod 기반 Slack DevOps 봇에서 Jev로 요청 경로 판정 후 AWS DevOps Agent에 A2A 조사·PR 리뷰 위임
• 명확한 조회 요청은 Jev 결과 활용, 애매하거나 되돌리기 어려운 요청은 Claude 재판정 및 사람 승인
• 에이전트 조사 결과를 바탕으로 봇이 다음 조사 대상과 완료 여부를 결정하는 반복 흐름

선택 이유

• 다계정 AWS 리소스·로그·지표와 GitHub 저장소를 넘나드는 자율 조사 및 PR 검토 기능 활용
• Jev의 빠른 선택지·확률 기반 판정으로 전체 요청 약 40% 처리, 평균 분류 시간 3.7초에서 2.5초로 단축
• 코드와 규칙 추가보다 팀 지식베이스·Slack·Notion·코드 저장소의 조직 맥락을 참고 자료로 제공

성능/운영 포인트

• 읽기 중심 에이전트 권한과 리소스 변경 전 승인 카드 적용, 세션 정책 제약 확인은 봇이 직접 처리
• 👍/👎 및 자연어 피드백을 검증 후 팀 지식에 반영하는 지속적 개선 흐름
• 안전 필터 차단·연결 끊김·형식 오류를 구분 기록하고, 필터 차단 시 새 대화 재시도

주의할 점

• 긴 근거를 포함한 가드레일은 프롬프트 인젝션으로 오인될 수 있어 실행 규칙만 간결하게 유지
• 스킬당 파일 100개 제한을 CI로 검사하고 불필요한 런북 제외
• 깊은 다단계 조사는 장애 대응에 느릴 수 있어 빠른 1차 답과 상세 조사 분리 필요