Google Agentspace는 생산성을, QueryPie MCP PAM은 보안을 책임진다.

핵심 내용

• Google Agentspace는 문서·시스템·워크플로우를 연결해 검색, 요약, 액션 자동화를 수행하는 AI 실행 플랫폼
• 실행 권한이 붙는 AI 에이전트 환경에서는 IAM, ACL, DLP만으로는 프롬프트 단위 실행 통제와 승인 흐름을 충분히 다루기 어려움
• QueryPie MCP PAM은 실행 요청에 대해 정책 평가, 승인 요청, 감사 추적을 수행하는 정책 기반 보안 계층으로 제시됨
• 두 솔루션은 경쟁 관계가 아니라 생산성과 통제를 결합하는 보완 관계로 설명됨

구조와 흐름

• Agentspace의 액션 실행 흐름 위에 QueryPie를 프록시 또는 미들웨어로 삽입하는 통합 구조
• 프롬프트 입력 → 세션 컨텍스트 생성 → 정책 평가(RBAC, ABAC, ReBAC, RiskBAC) → allow/deny/requires_approval 분기
• 승인 필요 시 Slack, Email, 콘솔로 요청을 보내고 승인 결과에 따라 실행 여부 결정

선택 이유

• 외부 시스템 Slack, Jira, GitHub, AWS 실행을 조직 정책과 연결하기 위한 통제 계층 필요
• AI 에이전트의 다단계 실행 흐름과 Agent-to-Agent 호출을 정책 단위로 추적하기 위한 감사 체계 필요
• 사용자 속성, 시간대, 위험 점수, 승인 관계를 반영하는 PBAC 기반 제어 필요

주의할 점

• Google Cloud IAM은 인증과 기본 권한 분리에 유효하지만 실행 시점 맥락 통제에는 한계 존재
• Cloud Audit Logs는 개별 이벤트 기록에는 유용하나 실행 경로 전체와 승인 이력까지는 포착하기 어려움
• Google Agentspace의 보안은 주로 사후 필터링과 외부 시스템 권한 위임에 의존하는 구조