기업 AI_AGENT의 사전 배치 보증을 향해: Ontology 기반 시뮬레이션 및 신뢰 인증

기업용 인공지능(AI) agent의 전개 전 검증은 대규모 언어 모델(LLM) 능력 평가와 운영 배포 사이에 존재하는 중요한 빈틈입니다. 운영 배포 이후 모니터링, 인간의 participation을 포함한 제어, 프롬프트 단위의 경계는 한 agent가 운영 배포에 참여할 경우에 제한된 보장을 제공합니다. 우리는 ontology-grounded verification framework를 제안합니다. 이 framework는 다음 3개의 component로 구성됩니다: Agent Operational Envelope가 formalizing permission, domain constraint, safety property, governance rule, autonomy level에 대한 certification space; regulatory, operational, adversarial test scenario를 자동으로 도출하는 ontology-to-scenario generation pipeline; Machine-verifiable attestation을 포함하는 Trust Certificate가 graduated deployment verdicts(Approved, Conditional, Rejected)를 carry하는 component입니다. 네 개의 규제 산업(Fintech, Banking, Insurance, Healthcare)에서 1,800 scenario가 125 primary-source regulatory requirements와 25 injected faults에 대해 평가되었으며, Vietnam과 United States에서 instantiated five industry-by-regulatory-regime cells가 생성되었습니다. Ontology-grounded generation(G4)은 48.3%의 regulatory coverage를 달성했으며, 33.1%의 persona-based baseline에 비해 p = .0006의 corrected p value를 가졌습니다. domain specificity는 4.77/5.0을 달성했으며, p = 2e-6의 p value를 가졌습니다. baseline과 retrieval-augmented prompting에 대한 coverage advantage는 Bonferroni correction 이후 robust하지 않았습니다. 3개의 LLM family(Claude Sonnet 4, Qwen 2.5 72B, Gemma 4 26B; 5,400 total scenarios)에서 cross-validation이 수행되었으며, persona-versus-ontology pattern이 반복되었습니다. 결과는 ontology-grounded scenario generation이 regulatory-intensive domain에서 persona-based test suite의 신뢰할 수 있는 보완 요소로 작용하는 것을 establish했습니다.