에이전트 워크플로우

판테온이 제품 수준 기능 로 조합하는 13개 cross-agent 워크플로우. 각 워크플로우는 참여 에이전트, 트리거, 종단간 순서, exit criteria 를 명명한다. 모든 워크플로우는 관찰 모드로 먼저 배포 (agent-pantheon-implementation.md § Wave 7) 되고 Wave 8 이 KPI 를 측정한 후 per-workflow 로 승격된다.

범위: 워크플로우는 고객-무관이다. 예시의 구체적 리소스 이름은 자리 표시자 (generic-scope.instructions.md).

계약: 모든 스텝은 schema-checked 토픽 위 pub/sub 이벤트 (agent-pantheon.md § 6.1 참고). 어떤 워크플로우도 에이전트 간 직접 RPC 를 사용하지 않는다. 사람 승인 스텝은 Var 를 통과; 감사 는 Saga 를 통과. 지름길 없음.

머신-리더블 형태. Shipped executable 작업 흐름은 rule-catalog/workflows/ 아래에 있습니다. 이 design 인벤토리는 현재 카탈로그보다 넓으며 섹션마다 파일 하나가 있다는 의미가 아닙니다. 스키마, Process ObjectType, compile-to-Runbook 배선은 process-automation.md에 정의됩니다.

구현 상태

구현 범위

영역	상태	근거	참고
13개 작업 흐름 메타데이터 레지스트리	implemented	services/core-control-plane/src/fdai/agents/_framework/workflows.py; services/core-control-plane/tests/agents/test_wave7_workflows.py	등록된 모든 작업 흐름은 shadow가 기본값입니다. 레지스트리는 메타데이터이므로 그 자체로 배포된 종단 간 작업 흐름을 증명하지 않습니다.
실행 가능한 관찰 모드 추적 참조	implemented	services/core-control-plane/tests/agents/test_wave7_workflows.py; services/core-control-plane/tests/composition/test_readiness_service.py; services/core-control-plane/tests/core/test_control_loop_operator_request.py; services/core-control-plane/tests/agents/test_detection_readiness.py	집중 테스트가 등록된 추적 경로를 다룹니다. 이는 구현 근거이며 보존된 운영 추적은 아닙니다.
기계 판독형 작업 흐름 카탈로그	in-progress	rule-catalog/workflows/; docs/roadmap/decisioning/process-automation.md	실행 카탈로그는 의도적으로 이 설계 인벤토리보다 좁으며, 섹션마다 파일 하나를 투영하지 않습니다.
측정된 승격 게이트	not-started	이 문서와 services/core-control-plane/src/fdai/agents/_framework/workflows.py의 승격 임계값	필요한 관찰 모드 기간, KPI 기준선, 작업 흐름별 게이트 결과를 증명하는 보존 근거가 없습니다.
적용 모드 승격	not-started	services/core-control-plane/src/fdai/agents/_framework/workflows.py의 default_mode="shadow"	승격은 작업 흐름별로 독립적입니다. 회고적 가정 분석은 본질적으로 관찰 모드가며 적용 대상이 아닙니다.

구현 이력

날짜	상태	변경	근거	남은 작업
2026-08-13	implemented	구현 원장을 도입하고 작업 흐름 인벤토리를 메타데이터 레지스트리 및 집중 관찰 모드 테스트와 대조했습니다. 이전 구현 이력은 재구성하지 않았습니다.	현재 변경; 집중 작업 흐름 테스트	필요한 카탈로그 투영을 완료하고 운영 관찰 모드 근거를 보존하며 승격 게이트를 독립적으로 평가합니다.

남은 작업

• 설계 인벤토리의 어떤 작업 흐름에 기계 판독형 카탈로그 항목이 필요한지 결정하고, 문서화된 비일대일 경계를 유지합니다.
• 운영 환경에서 작업 흐름별 관찰 모드 기간, KPI 기준선, 정책 위반 탈출, 추적 근거를 보존합니다.
• 승격 대상 작업 흐름의 결과를 각각 평가하고 기록합니다. 회고적 가정 분석은 승격하지 않습니다.

0. 워크플로우 형태

모든 워크플로우 선언은 같은 구조를 따른다:

• 용도 - 워크플로우가 전달하는 비즈니스 기능.
• 트리거 - 흐름을 시작하는 이벤트 또는 스케줄.
• 에이전트 - 역할 라벨 이 붙은 기본 + supporting.
• 순서 - typed-port 메시지를 보여주는 mermaid diagram.
• Exit criteria - 관찰 모드 추적 성공 조건의 측정 가능한 조건.
• 승격 게이트 - 강제 적용 모드에 필요한 KPI 임계값.
• Anti-scope - 워크플로우가 의도적으로 하지 않는 것.

워크플로우는 새 온톨로지 타입 이나 ActionType 을 추가하지 않는다; rule-catalog/action-types/ 의 기존 카탈로그와 rule-catalog/vocabulary/object-types/ 의 객체 타입 을 소비한다. 새 타입 이 필요한 워크플로우는 업스트림 doc PR 을 먼저 열라는 신호이다.

1. Cost-aware 수정

용도. 모든 SRE 교정 이 비용 영향 를 첨부 해서 판정 가 reliability 와 finance 를 모두 반영. 자동화가 1달러 on-call 시간을 아끼려고 10달러 compute 를 쓰는 것 방지.

트리거. Heimdall 이 기존 룰 매칭이 있는 리소스에서 object.drift (declared vs actual 불일치) 또는 object.anomaly publish.

에이전트. Heimdall (initiator), Njord (비용 advisor), Forseti (판정자), Thor (실행기), Saga (auditor).

sequenceDiagram
    participant H as Heimdall
    participant Nj as Njord
    participant F as Forseti
    participant T as Thor
    participant S as Saga
    H->>F: object.drift {resource, delta}
    F->>Nj: typed query {proposed_action, target_resource}
    Nj-->>F: cost_estimate {monthly_delta_usd, confidence}
    F->>F: verdict = auto|hil|deny + cost_annotation
    F->>T: object.verdict {risk_verdict, cost_annotation}
    T->>T: dispatch by risk_verdict
    T->>S: object.action-run {result, cost_actual (post-execute)}
    S->>Nj: attribution event (async)

Exit criteria.

• 결정 가 cost_annotation.monthly_delta_usd 와 cost_annotation.confidence 와 함께 발행.
• Post-execute 감사 가 settlement 데이터 가용 시 cost_actual 기록 (T+24h).
• cost_annotation.monthly_delta_usd > fork_config.cost_ceiling 인 경우 사람 승인 없이 auto 판정 발행 안 됨.

승격 게이트. 14일 관찰 모드; 이 워크플로우 감사 샘플 에서 Njord 비용 예측 MAPE < 20%; 교정 에서 cost_annotation 누락 zero.

Anti-scope. 예산 강제 아님 (Njord 는 그것을 위해 CostAnomaly 를 별도로 발행); SRE 액션 에 비용 를 annotate 만.

2. Predictive 규모

용도. Heimdall 이 포화 을 감지한 후 반응적으로 규모 하기 전에 Freyr 예측 가 임계값 를 trip 하기 전에 사전에 규모.

트리거. Freyr recurring 예측 실행 (hourly). 예측 가 fork_config.predictive_horizon (기본값 2시간) 이내 임계값 breach 를 예측할 때.

에이전트. Freyr (initiator), Heimdall (early-signal 교차 검증), Njord (비용 검사), Odin (비용 가 규모 블록 시 중재), Forseti, Thor.

sequenceDiagram
    participant Fr as Freyr
    participant H as Heimdall
    participant Nj as Njord
    participant O as Odin
    participant F as Forseti
    participant T as Thor
    Fr->>F: proposed_action {scale_out, target, size}
    F->>H: typed query {resource, recent_signals}
    H-->>F: signal_confirm {leading_indicators, confidence}
    F->>Nj: cost_impact query
    Nj-->>F: cost_estimate
    alt cost > fork_config.scale_cost_ceiling
        F->>O: arbitration_request {sre_intent, cost_block}
        O-->>F: arbitration_response
    end
    F->>T: verdict {scale_out, size}
    T->>T: dispatch (auto if under ceiling)

Exit criteria.

• 규모 액션 이 Heimdall 반응적 감지가 발화했을 시점보다 >30분 앞서 착지 (paired 반응적 기준선 대비 측정).
• 비용 가 블록 시 Odin 중재 invoke: 충돌당 정확히 한 번.
• False-positive 규모 zero (post-hoc 반응적 기준선 이 임계값 breach 없음 표시로 검증).

승격 게이트. 30일 관찰 모드; 이 워크플로우 샘플 에서 Freyr 예측 MAPE < 15%; false-positive 규모 비율 < 5%.

Anti-scope. Autoscale 룰 아님 (기존 플랫폼 autoscale 은 계속 실행); 이는 Freyr 예측 에 attributable 한 의도적 규모 액션 을 트리거.

3. DR 훈련 orchestration

용도. 실제 인시던트 을 기다리지 않고 정기적인 재해복구 예행 연습. Vidar 의 롤백 경로, DR 장애 조치 메커니즘, observability 가 모두 여전히 작동함을 검증.

트리거. Loki 스케줄 (기본값 weekly, fork-configurable).

에이전트. Loki (플래너), Forseti (판정자), Var (승인자), Vidar (실행), Heimdall (관측), Norns (learning), Saga.

sequenceDiagram
    participant L as Loki
    participant F as Forseti
    participant Va as Var
    participant V as Vidar
    participant H as Heimdall
    participant N as Norns
    participant S as Saga
    L->>F: proposed_action {dr_drill, scope, blast_radius}
    F->>Va: verdict = hil (drills are always HIL)
    Va-->>F: approval
    F->>V: verdict {execute_drill}
    V->>V: execute rollback / failover in shadow env
    V->>H: observe_request
    H-->>V: observations
    V->>S: object.rollback {result, observations, recovery_time}
    S->>N: audit signal
    N->>N: compare to baseline, emit drift signal if MTTR degraded

Exit criteria.

• 훈련 이 Loki 선언 blast_radius 안에서 완료.
• Post-drill MTTR 리포트; 이전 훈련 기준선 과 비교 저장.
• MTTR 성능 저하 > 20% 시 용량 또는 경로 변경을 위한 RuleCandidate 발생.

승격 게이트. 관찰 모드 에서 3회 성공적 훈련; 훈련 소요 시간 < 선언된 예산; unplanned 프로덕션 side-effect zero (Heimdall 의 영향 범위 감사 로 측정).

Anti-scope. 실제 DR 아님 - 이는 예행 연습 only. 실제 DR 장애 조치 는 동일 Vidar 액션 타입 을 사용하지만 다른 트리거 (incident-classified emergency).

4. 재정의 -> 발견

용도. 모든 룰 판정 의 사람 재정의 는 룰 구체화 를 위한 신호. 같은 룰 에 대한 잦은 재정의 는 룰 이 틀렸거나, over-scoped 되었거나, critical exception 이 누락됨을 의미.

트리거. Var 가 운영자 결정이 Forseti 의 propose 된 판정 와 다른 Approval 을 기록 (거부 에 approve, auto 에 거부 등).

에이전트. Var (initiator), Saga (aggregator), Norns (learner), Mimir (룰 담당자).

sequenceDiagram
    participant Va as Var
    participant S as Saga
    participant N as Norns
    participant M as Mimir
    Va->>S: object.approval {rule_id, override_signal}
    S->>N: signal (batched)
    N->>N: rolling count per rule_id, threshold check
    alt count > threshold
        N->>M: object.rule-candidate {rule_id, override_pattern, proposed_revision}
        M->>M: shadow evaluation on override cases
    end

Exit criteria.

• 모든 재정의 가 구조화된 override_signal 로 기록.
• 재정의 비율 > 임계값 인 룰 이 rolling 구간 당 정확히 하나의 RuleCandidate 생성 (dedup).
• 후보 가 특정 재정의 를 참조해서 Mimir 가 맥락 리뷰 가능.

승격 게이트. 60일 관찰 모드; override-to-candidate 전환율이 예상 패턴과 일치 (즉, 모든 재정의 가 후보 가 되지는 않음); false-candidate 비율 < 10% (Mimir 거부 비율).

Anti-scope. Rule 을 auto-modify 하지 않음. 모든 후보 는 Mimir 의 정상 승격 파이프라인을 통과.

5. Security 에스컬레이션

용도. agent-pantheon.md § 9 의 권한 초과 감시 흐름을 승격 게이트 가 있는 일급 워크플로우로 formalize.

트리거. Forseti 가 type: privilege_escalation_attempt 로 object.security-event 발행.

에이전트. Forseti (initiator), Heimdall (correlator), Odin (critical 심각도 경로), Var (ChatOps 를 통한 admin 알림 배송), Saga.

sequenceDiagram
    participant F as Forseti
    participant H as Heimdall
    participant O as Odin
    participant V as Var
    participant S as Saga
    F->>H: object.security-event {initiator, action, severity_hint}
    F->>S: audit
    H->>H: correlate with recent events (rolling window)
    H->>H: classify severity: low|medium|high|critical
    alt severity >= high
        H->>F: propose notify_admin_privilege_violation
        F-->>V: verdict = auto (governance notification)
        V->>S: audit (card sent)
    end
    alt severity == critical
        H->>O: escalate {evidence}
        O->>V: page on-call security channel
    end

Exit criteria.

• 모든 RBAC-deny 가 정확히 하나의 SecurityEvent 생성.
• 심각도 분류가 결정론적 (counter + 표 only).
• 경보 dedup: 1h 이내 same-user same-action 이 하나의 카드 로 합침.
• Per-user 비율 한도: >5 카드/시간 다이제스트.

승격 게이트. 30일 관찰 모드; 주입된 critical 패턴에서 false 부정 zero; high 에서 false-positive 비율 < 5%.

Anti-scope. Permission-upgrade 흐름 를 구현하지 않음 (future 작업, pantheon § 9.5 참고).

6. 인계 -> 기능

용도. 모든 unhandled 요청 (인계) 는 기능 공백. 같은 지문 의 반복 인계 는 새 룰 또는 새 에이전트 기능 로 전환되어야 함.

트리거. Saga 가 (escalate_to_github_issue 액션 을 통해) object.issue 쓰기. Norns 가 지문 로 집계.

에이전트. Saga (initiator), Norns (aggregator), Mimir (룰 담당자), Bragi (기능 전달 시 업데이트).

sequenceDiagram
    participant S as Saga
    participant N as Norns
    participant M as Mimir
    participant Br as Bragi
    S->>N: object.issue (open)
    N->>N: aggregate by fingerprint (rolling)
    alt fingerprint occurrence >= threshold
        N->>M: object.rule-candidate {source: handoff, evidence}
        M->>M: shadow evaluation
        alt promotion passes
            M-->>N: rule promoted
            N->>S: close_issue signal
            S->>S: comment on GitHub issue + close
            S->>Br: capability update (visible in operator briefing)
        end
    end

Exit criteria.

• 인계 지문 발생 개수 를 monotonically tracking.
• 임계값 초과 시 RuleCandidate 발행 (dedup: rolling 구간 당 지문 당 하나의 후보).
• 승격 + 24h 회귀 clean 후 auto-close.
• 닫는 comment 가 promoting PR 을 링크.

승격 게이트. 90일 관찰 모드; 전환율 (인계 -> promoted 룰) 기준선 캡처; false-close 비율 < 2%.

Anti-scope. Rule 텍스트를 auto-write 하지 않음. 후보 는 근거 와 propose 된 형태 를 carry; Mimir + 사람이 리뷰하고 refine.

7. 에이전트 상태 성능 저하

용도. 에이전트 자체가 실패 중일 때 시스템이 감지하고, portfolio priority 를 조정하고, 운영자 에게 브리핑 - 조용히 저하되어 워크플로우가 깨질 때만 surfacing 되지 않음.

트리거. Heimdall recurring agent-health 탐색 (per-minute 하트비트 + KPI 비교 vs 기준선). 하트비트 공백, high 오류 비율, 또는 KPI 표류 감지.

에이전트. Heimdall (detector), Odin (portfolio re-planner), Bragi (운영자 briefing), Saga.

sequenceDiagram
    participant H as Heimdall
    participant O as Odin
    participant Br as Bragi
    participant C as Admin channel
    participant S as Saga
    H->>H: probe each agent (heartbeat + KPI)
    alt degradation detected
        H->>S: audit event
        H->>O: agent_health_signal {agent, severity, evidence}
        O->>O: apply degradation policy per pantheon 11
        O->>Br: briefing_update {impact, mitigation_active}
        Br->>C: proactive card to admins
    end

Exit criteria.

• 모든 에이전트 가 선언된 빈도로 탐색.
• 성능 저하 정책 활성화가 pantheon anti-patterns 테이블 과 일치 (예: Saga down -> 변경 거부).
• 감지 후 60초 이내 Bragi 브리핑 배송.

승격 게이트. 30일 관찰 모드; 선언된 모든 성능 저하 정책 가 주입된 실패 로 최소 한 번 테스트; briefing 지연 시간 p99 < 60s.

Anti-scope. Self-heal 아님 - Heimdall 은 실패한 에이전트 를 재시작 하지 않음. 복구는 별도 운영자 액션 (롤백 경로 존재 시 Vidar 를 통해).

8. Judgment coherence 감사

용도. Forseti 의 판정 가 시간에 걸쳐 일관되게 유지되는지 검증 - 룰 변경 없이 같은 입력 은 같은 판정 를 생성해야 함. 모델 표류, 룰 카탈로그 corruption, non-determinism 버그를 잡음.

트리거. Forseti recurring self-test (daily). 최근 판정 를 샘플, 재실행, 비교.

에이전트. Forseti (self-tester), Muninn (감사 샘플), Norns (표류 analyzer), Mimir (표류가 룰 변경으로 인한 것인 경우 리뷰), Saga.

sequenceDiagram
    participant F as Forseti
    participant Mu as Muninn
    participant N as Norns
    participant M as Mimir
    participant S as Saga
    F->>Mu: fetch recent audit sample (N=1000)
    F->>F: re-run judgment on same inputs
    F->>N: coherence_report {mismatches}
    N->>N: classify: rule_change | model_drift | non_determinism
    alt classification == rule_change
        N->>M: confirm rule delta explains mismatch
    else classification == model_drift or non_determinism
        N->>M: object.rule-candidate {type: coherence_alert}
        N->>S: audit alert
    end

Exit criteria.

• Daily coherence 실행 이 예산 내 완료 (< 15분).
• Mismatch 분류가 결정론적.
• 설명되지 않은 mismatch 가 정확히 하나의 후보 + 하나의 감사 경보 생성.

승격 게이트. 60일 관찰 모드; mismatch 비율 기준선 캡처; false-drift-alert 비율 < 5%.

Anti-scope. Rule 변경을 자동 롤백하지 않음. 모든 경보 는 investigatory.

9. Rollback 예행 연습

용도. ActionType rollback_contract 에 선언된 롤백 경로 가 실제로 작동함을 사전 테스트. 인시던트 시점에 롤백 이 깨졌음을 발견하는 것 방지.

트리거. Loki 스케줄 (monthly). fork_config.rollback_rehearsal_scope 에 기반한 ActionType 서브셋 선택.

에이전트. Loki (플래너), Forseti (판정자), Var (승인자), Vidar (rehearser), Heimdall (관찰기), Saga.

sequenceDiagram
    participant L as Loki
    participant F as Forseti
    participant Va as Var
    participant V as Vidar
    participant H as Heimdall
    participant S as Saga
    L->>F: proposed_action {rehearse_rollback, action_type_id}
    F->>Va: verdict = hil (all rehearsals HIL)
    Va-->>F: approval
    F->>V: verdict {execute}
    V->>V: apply mutation in shadow env
    V->>V: invoke rollback per rollback_contract
    V->>H: observe post-rollback state
    H-->>V: state matches pre-mutation baseline?
    V->>S: audit {rehearsal_result, deviation}

Exit criteria.

• Rollback 경로 가 오류 없이 실행.
• Post-rollback 상태 가 pre-mutation 기준선 과 일치 (deviation 리포트 첨부).
• Deviation 시 RuleCandidate 발생 (rollback_contract 업데이트 필요).

승격 게이트. 각 ActionType 별 3회 성공적 예행 연습 후 관찰 모드 밖에서 강제 적용 모드 자격. 예행 연습 cadence 는 Loki 스케줄로 강제.

Anti-scope. 프로덕션 롤백 아님 (Vidar 가 실제 실패 에 반응할 때 실제 경로 사용).

10. Retrospective what-if

용도. 과거 인시던트 이 (감사 로그 에) 주어졌을 때, 다른 룰 구성 아래 판단을 re-play 하여 “당시에 이 룰 이 있었다면 인시던트 을 예방했을까?” 답변 - Mimir 의 룰 승격 결정에 중요.

트리거. 수동 (Bragi 를 통해 운영자) 또는 scheduled (post-incident).

에이전트. Saga (데이터 출처), Forseti (re-judge), Norns (delta 분석), Mimir (룰 평가), Bragi (리포트).

sequenceDiagram
    participant Op as Operator
    participant Br as Bragi
    participant S as Saga
    participant F as Forseti
    participant N as Norns
    participant M as Mimir
    Op->>Br: "if rule X existed on 2026-07-01, what would have happened?"
    Br->>S: fetch audit slice
    Br->>M: fetch rule X (shadow overlay)
    Br->>F: replay with overlay
    F-->>Br: what-if verdicts
    Br->>N: delta analysis
    N-->>Br: diff summary
    Br-->>Op: report

Exit criteria.

• 재생 는 judge-only (절대 재실행 안 함).
• 오버레이 는 scoped (재생 이벤트만 + 추가된 룰 만).
• 결과 재현 가능 (같은 입력 + 같은 오버레이 = 같은 출력).

승격 게이트. 적용 안 됨 (이 워크플로우는 본질적으로 관찰 모드 - 절대 변경을 실행하지 않음).

Anti-scope. Saga 감사 로그 를 수정하지 않음. 오버레이 는 read-time 변환 결과.

11. Operational 준비 상태 인계

용도. dev-to-ops 경계를 게이트: dev 소유 범위 가 운영팀 책임이 되기 전에, 누적된 거버넌스, security, RBAC, reliability 자세 를 리뷰하고 하나의 판정 (clear / needs_review / blocked) 를 반환. per-change 리뷰가 놓치는 공백 - over-privileged 워크로드 아이덴티티, Owner 를 가진 게스트, 누락된 백업 - 을 잡음(어떤 단일 차이 도 그 전체 공백 을 만들지 않았음). 전체 설계: operational-readiness-ko.md.

트리거. Huginn 이 ownership_transfer 신호 (인계 PR 라벨, lifecycle-stage: handoff 태그, 또는 운영자 request_ops_handoff) 을 정규화 - 대상 범위, submitter, 대상 환경 를 실음.

에이전트. Huginn (수집기), Mimir (적용 룰 집합), Forseti (판정자 / ReadinessReport), Var (차단된 인계 + 제안된 fix 에 대한 사람 승인 승인자), Thor (승인된 fix 의 실행기), Saga (auditor).

sequenceDiagram
    participant Hu as Huginn
    participant M as Mimir
    participant F as Forseti
    participant V as Var
    participant T as Thor
    participant S as Saga
    Hu->>F: object.ownership-transfer {scope, submitter, environment}
    F->>M: applicable rules for scope
    M-->>F: rule set (+ profile mode)
    F->>F: run assurance-twin + deploy-preflight over scope
    F->>F: compose ReadinessReport (clear|needs_review|blocked)
    F->>S: audit {verdict, blocks_handoff}
    alt blocked and enforce mode
        F->>V: request approval + shadow remediation-PR proposals
        V-->>T: approved fixes
        T->>S: object.action-run {result}
    end

Exit criteria.

• 모든 ownership_transfer 신호 은 정확히 하나의 ReadinessReport 를 생성.
• 판정 는 truthful; blocks_handoff 는 강제 적용 모드에서만 true.
• prod 로의 승격 은 어떤 critical 발견 사항 도 차단 으로 취급.
• 모든 발견 사항 은 룰 을 인용; ungroundable 발견 사항 은 판단 보류.
• stale 인벤토리 는 stale 상태로 certify 하기보다 certify 를 거부.

승격 게이트. 환경 당 30일 관찰 모드; 주입된 critical 아이덴티티 패턴에 대해 false 부정 zero; 차단 발견 사항 의 false-positive 비율 < 5%.

Anti-scope. fix 를 직접 실행하지 않음 (제안만; RBAC fix 는 remediate.right-size-role 로 사람 승인 라우팅). 환경 모델을 정의하지 않음 (scope-expansion-ko.md 를 consume). per-deploy 체크가 아님 (그것은 deployment-preflight-ko.md).

12. Scheduled 통제된 Python 작업

용도. Authoring 표면 에 VM 신원 를 주거나 셸 텍스트 를 받지 않고, 변경할 수 없는 생성된 Python 산출물 를 인벤토리 에서 선택한 GPU VM 하나에서 실행합니다.

트리거. 대상 Resource 및 PythonTask 산출물 연결 과 함께 스케줄러 가 materialize 한 strict five-field cron 예약 입니다.

에이전트. Bragi 는 authoring translation, Forseti 는 risk 판정, Var 는 Owner 사람 승인 승인, Thor 는 Managed Run Command 실행, Saga 는 감사 기록 를 담당합니다. 현재 런타임 은 이러한 책임을 authoring API, 스케줄러 와 EventIngest, unified risk 게이트, 사람 승인 재개 조정기, 도구 실행기 에 매핑합니다. 선택적 Pantheon 소비자 는 관찰 모드 관찰기 로 유지되며 제안 을 실행하지 않습니다.

sequenceDiagram
    participant B as Bragi
    participant I as EventIngest
    participant F as Forseti
    participant V as Var
    participant T as Thor
    participant S as Saga
    B->>I: raw operator_request {artifact_ref, target}
    I->>F: canonical Event plus trusted inventory context
    F->>F: validate ActionType, capability, freshness, blast radius
    F->>V: Owner HIL request
    V-->>F: approval
    F->>T: tool.run-python-on-vm
    T->>T: stage, rehash cache, preflight, bounded execute
    T->>S: VmTaskRun receipt

Exit criteria. 모든 게스트 호출 에서 산출물 파일 을 다시 검사하고 대상 이 활성 인벤토리 compute.vm 이며 GPU 작업 는 GPU-capable 대상 에서만 실행됩니다. 재시도 는 같은 Managed Run Command 를 재사용하고 polling 실패 시 원격 취소 을 시도하며 모든 최종 결과 는 감사 됩니다.

승격 게이트. 14일 및 관찰 모드 계획 30개, accuracy >= 99%, 정책 escape zero, FDAI_VM_TASK_ENFORCE=1 전에 명시적 Owner 검토 가 필요합니다.

Anti-scope. VM 을 provision 하거나 패키지 또는 driver 를 설치하거나 셸 명령 를 받거나 출처 를 이벤트 버스 로 전달하거나 risk 게이트 를 우회하지 않습니다.

13. 워크플로우 카탈로그 요약

#	이름	트리거	기본 에이전트	강제 적용 전제조건
1	Cost-aware 교정	표류 / anomaly	Heimdall + Njord	비용 예측 MAPE < 20%
2	Predictive 규모	Freyr 예측 (hourly)	Freyr	예측 MAPE < 15%, FP < 5%
3	DR 훈련 orchestration	Loki 스케줄 (weekly)	Loki	3회 관찰 모드 훈련 clean
4	재정의 -> 발견	Var 재정의 이벤트	Var	전환율 기준선
5	Security 에스컬레이션	Forseti RBAC 거부	Forseti	Critical FN zero, FP < 5%
6	인계 -> 기능	Saga issue 생성	Saga	전환 기준선, FC < 2%
7	에이전트 상태 성능 저하	Heimdall 탐색	Heimdall	모든 성능 저하 테스트
8	Judgment coherence 감사	Forseti self-test	Forseti	Drift-alert FP < 5%
9	Rollback 예행 연습	Loki 스케줄 (monthly)	Loki	ActionType 당 3회 예행 연습
10	Retrospective what-if	Operator 또는 post-incident	Bragi	(본질적으로 관찰 모드)
11	Operational 준비 상태 인계	ownership_transfer 신호	Forseti	env당 30일 관찰 모드, critical FN zero, FP < 5%
12	Scheduled 통제된 Python 작업	Strict cron 예약	Forseti + Thor	계획 30개, accuracy >= 99%, escape zero, Owner 사람 승인
13	Detection 준비 상태 assurance	detection.readiness.observed	Heimdall	대상별 30일 관찰 모드, false-ready zero, stale p99 < 15분

Next 단계

학습 주제	읽기
위에서 참조된 판테온 역할	agent-pantheon.md
각 워크플로우를 착지시키는 웨이브 계획	agent-pantheon-implementation.md § Wave 7
각 워크플로우가 소비하는 ActionType 스키마	action-ontology.md
각 판정 가 대응하는 risk 분류	risk-classification.md