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Product update: 승인에 판단 근거를 더했습니다

승인 요청의 판단 근거를 바로 확인하고, 결정을 기다리는 동안에도 에이전트 작업을 이어갈 수 있습니다.

Taeyeong Baek
Taeyeong BaekGTM Associate · 2026년 8월 11일

승인 요청의 판단 근거를 바로 확인하고, 결정을 기다리는 동안에도 에이전트 작업을 이어갈 수 있습니다.

승인자에게는 명령어뿐 아니라 판단할 수 있는 맥락이 필요합니다. 이제 권한이 필요한 명령에 대한 런타임 엔진의 평가를 승인 요청에서 바로 확인할 수 있습니다. 에이전트는 승인을 기다리며 대기하고, 사용자는 계정 보안을 한 화면에서 관리할 수 있습니다.

이제 승인 요청에서 판단 근거를 확인할 수 있습니다

승인이 필요한 명령은 런타임 엔진의 위험 평가와 해당 요청이 발생한 Work Session이 함께 표시됩니다.

승인 범위를 좁히거나 유효 시간을 단축하면 변경된 내용이 이메일과 Slack, 터미널의 요청에 반영됩니다.

docker execpsql 같은 래퍼를 거쳐 실행되는 명령도 내부 명령까지 평가합니다. 일반적인 작업은 승인 대기열로 보내지 않고, 승인이 필요한 명령에 대해서는 엔진이 맥락을 제공하고 사람이 최종 판단을 내립니다.

승인 요청에 엔진의 평가와 해당 Work Session이 함께 표시됩니다.

거버넌스를 유지하면서 자동화를 이어갈 수 있습니다

에이전트에게 작업을 맡기고, 요청이 도착하면 승인하면 됩니다. 에이전트는 멈춘 지점에서 작업을 이어갑니다.

기존에는 에이전트가 승인 단계에 도달하면 즉시 실패했습니다. 나중에 승인해도 전체 작업을 처음부터 다시 실행해야 했습니다. 이제는 승인 단계에서 대기하고, 승인 결과를 받으면 바로 작업을 재개합니다.

MCP와 Alpacon CLI 모두 같은 방식으로 동작합니다. MCP 서버에 승인 절차가 내장되어 설정이 더 간단해졌습니다. 읽기 전용 확인에는 실행 권한이 필요하지 않고, 에이전트별로 필요한 도구만 등록할 수 있습니다.

AWS 인스턴스는 자동으로 등록되고, 승인 요청은 Slack으로 옵니다

AWS 계정을 한 번 연결하면 새 인스턴스가 Alpacon에 자동으로 등록됩니다. 인스턴스를 만들 때마다 직접 설정하지 않아도 됩니다.

같은 Integrations 화면에서 Slack을 연결하면 팀이 이미 일하고 있는 곳으로 승인 요청이 전달됩니다. 가벼운 요청은 Slack에서 바로 승인할 수 있고, 더 강한 신원 확인이 필요한 요청은 Alpacon 콘솔에서 마무리하게 됩니다.

AWS와 Slack을 Integrations에서 한 번씩 연결합니다.

누가 접속해 있는지 확인하고, 낯선 세션은 직접 종료합니다

계정 보안 화면에서 내 계정에 로그인되어 있는 기기와 브라우저를 접속 IP, 접속 시각과 함께 볼 수 있습니다. 내가 접속한 것이 아닌 세션이 보이면 그 자리에서 종료하면 됩니다.

내 계정에 로그인된 기기를 확인하고, 낯선 것은 종료할 수 있습니다.

그 밖의 업데이트

  • Alpacon CLI에서 세션 기록을 검색하고, 대기 중인 요청을 취소하고, 승인 대기 시간을 설정할 수 있습니다.
  • 명령 출력이 실행 중 실시간으로 표시되며, 민감한 값은 자동으로 가려집니다.
  • 키보드로 콘솔을 탐색할 수 있는 커맨드 팔레트를 추가했습니다.
  • 네트워크 연결이 끊겨도 에디터 세션이 자동으로 다시 연결됩니다.
  • 세션 녹화를 전체 화면으로 재생할 수 있습니다.
  • 초대를 수락하거나 사용자를 삭제할 때 좌석 수가 정확하게 반영됩니다.
  • 보안이 개선되었습니다. 자체 호스팅 환경은 업데이트를 권장합니다.
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Taeyeong Baek
저자 소개Taeyeong BaekGTM Associate

Taeyeong Baek works on go-to-market at AlpacaX, covering Alpacon, an AI-native PAM platform with runtime execution control for AI agents. He works where the product meets its users—supporting proof-of-concept deployments and building the demo videos and onboarding emails that teams see first—and writes the product updates from there: what changed, and what it makes easier for teams running AI agents in production.


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