# Agent 구현 태스크 (Step 2~4)

## 전제 조건

- [ ] Step 1 Skills 구현 완료 (인터페이스 버전 `1.0` 확정)
- [ ] Staging K8s 클러스터 접근 가능

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## Step 2: Agent 프레임워크 POC

**목표**: OpenClaw와 Nanobot 중 하나를 실제 클러스터에서 검증하여 프레임워크를 확정한다.

### POC 범위 (최소)

- [ ] 각 프레임워크를 Staging 클러스터에 배포
- [ ] `helm_diff` Skill 하나를 등록
- [ ] Agent가 Skill을 호출하여 실제 결과 반환 확인
- [ ] 두 프레임워크 비교 후 결정

### 비교 기준

| 항목 | OpenClaw | Nanobot | 결과 |
|------|---------|---------|------|
| K8s 배포 난이도 | 공식 Helm chart | 직접 구성 | - |
| Skill 연결 방식 | - | - | - |
| 로그/디버깅 편의성 | - | - | - |
| 보안 설정 가능 여부 | - | - | - |

> POC 완료 후 이 표를 채운다.

**완료 기준**: 두 프레임워크 중 하나 선택, 선택 이유를 [decisions/](../decisions/) 에 기록

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## Step 3: Agent 워크플로 정의

**목표**: 선택한 프레임워크에서 모든 Skill을 등록하고 워크플로를 정의한다.

### 태스크

- [ ] 모든 Skill 등록
  - `helm_diff`, `breaking_change_check`, `generate_upgrade_doc`
  - `update_docs_file`, `create_pr`, `deploy_validate`
- [ ] 워크플로 정의 (Cron 스케줄 기반)

```yaml
workflow: helm-upgrade-automation
schedule: "0 8 * * *"

steps:
  - name: detect-versions
    skill: chart_version_detector
    output: new_versions[]  # current_version + latest_version

  - name: generate-diffs
    skill: helm_diff
    for_each: new_versions
    output: diff_json[]
    # 내부에서 최신 차트 pull + 버전 디렉토리 생성 수행

  - name: check-breaking
    skill: breaking_change_check
    for_each: diff_json
    output: breaking_results[]

  - name: generate-docs
    skill: generate_upgrade_doc
    # Skill 내부에서 severity 분기: breaking=true or severity≥high → LLM 심층 요약, 그 외 → 간이 템플릿
    for_each: [diff_json, breaking_results]
    output: docs[]

  - name: update-docs
    skill: update_docs_file
    for_each: docs
    output: updated[]

  - name: validate-deployments
    skill: deploy_validate
    condition: breaking=false and severity<high  # breaking=true or severity>=high이면 스킵 → 사람 승인 필요
    for_each: updated
    output: validation_results[]

  - name: create-prs
    skill: create_pr
    for_each: updated
    output: pr_urls[]

  - name: notify
    channel: slack
    message: "Helm upgrade PRs created: {pr_urls}"
```

- [ ] K8s 이벤트 기반 트리거 설정 (선택: ArgoCD App 상태 변화 등)
- [ ] Staging 클러스터에서 E2E 동작 확인

**완료 기준**: Staging에서 airflow chart 신규 버전 감지 → PR 생성까지 E2E 자동 실행

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## Step 4: 보안 정책 수립 후 운영

**목표**: 운영 클러스터 투입 전 보안 정책을 확립한다.

### 태스크

- [ ] RBAC 설정 (test namespace만 허용)

```yaml
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: Role
metadata:
  namespace: helm-test
rules:
  - apiGroups: ["apps"]
    resources: ["deployments", "statefulsets"]
    verbs: ["get", "list", "create", "update", "delete"]
  - apiGroups: [""]
    resources: ["pods", "services", "configmaps"]
    verbs: ["get", "list", "create", "update", "delete"]
```

- [ ] NetworkPolicy 설정 (허용 egress만 통과)
  - GitHub API (`api.github.com`)
  - LLM API (`api.anthropic.com` 또는 `api.openai.com`)
  - Slack API (알림용)
- [ ] Skill allowlist 관리 (shell skill 비활성화 필수)
- [ ] 입력 sanitization (Prompt Injection 방지)
- [ ] `breaking=true` PR은 사람이 직접 머지 승인 유지

**완료 기준**: 보안 체크리스트 전항목 충족, 운영 클러스터 투입

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## 관련 문서

- [design/05-on-cluster-agent.md](../design/05-on-cluster-agent.md) — Agent 배포 설계 + 보안 고려사항
- [design/04-skill-interface.md](../design/04-skill-interface.md) — Agent가 호출할 Skill 인터페이스
- [decisions/001-agentic-first.md](../decisions/001-agentic-first.md) — 파이프라인 건너뛰기 결정 배경