Solving the Identity Crisis for AI Agents (Uber)
Author: Matt Mathew, Prasad Borole, Meng Huang 외 | Source: Uber Engineering Blog | Published: 2026
한 줄 요약
Uber가 AI 에이전트에 검증 가능한 암호학적 정체성을 부여하고 “누가·무엇을·왜” 했는지 actor chain을 end-to-end로 전파하기 위해, SPIRE + STS(per-hop 단명 JWT) + MCP Gateway 기반 Zero Trust 아키텍처를 확장.
핵심 주장/내용
- 문제: 에이전트가 다단계로 일하지만 각 hop의 시스템은 generic service identity만 봄. “특정 사용자를 대신해 행동하는 특정 에이전트”가 다운스트림엔 “어떤 서비스가 API 호출”로 보임
- 두 핵심 문제: ① 기존 정체성 모델(human/workload·NHI)이 agency(대리)를 표현 못함 ② 원본 provenance(originating user, 중간 에이전트)가 hop 간 유실 → 불완전 감사
- 핵심 컴포넌트: Agent Registry(에이전트-워크로드 연결 source of truth), AI Agent Mesh(데이터 플레인), STS(동적 trust broker, 단명·scoped 토큰 발행), MCP Gateway(정책 집행점), AI Gateway(LLM 호출 중재 + AI Guard 가드레일)
- 정체성 발급: 워크로드가 SPIRE에서 SVID 획득 → SDK가 STS에 JWT 요청 → STS가 Agent Registry로 agent_id가 그 워크로드에서 실행 인가됐는지 검증 → JWT 발행. single-hop·단명 토큰(특정 Audience, 분 단위 TTL — 재생 공격 방지)
- full contextual attribution: STS가 토큰에 검증된 actor chain(engineer → Oncall Agent → Investigation Agent …) 임베드 → 전체 lineage 기반 정책·감사. OAuth 2.0 Token Exchange(RFC 8693) 기반 커스텀
- paved path: Standardized A2A Client가 STS JWT 교환·actor chain 전파 자동화(secure path = easiest path)
주요 수치 / 사실
- 수천 개 내부 에이전트가 채택; STS Token Exchange API P99 < 40ms
- 3계층 비전: Identity & Trust Foundation → Dynamic Access Control → Unified Enforcement Plane
- IETF WIMSE 워킹그룹, “AI Agent Authentication and Authorization” 드래프트 추적
관련 위키
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