AI 에이전트 트래픽 분석

앱 및 API를 위한 AI 에이전트 트래픽 분석

사람, AI 지원 사용자, 자율 에이전트가 애플리케이션을 경로별로 어떻게 사용하는지, 각 분류의 근거가 보이는 상태로 이해하세요.

작성자 Toshendra Sharma창립자 겸 CEO, AgentCredia · Updated November 13, 2026

대시보드는 이미 바뀐 세계를 세고 있습니다

대부분의 분석 스택은 한 가지 질문에 답하도록 만들어졌습니다. 사람들은 내 사이트에서 무엇을 하고 있는가? 세션, 페이지뷰, 퍼널, 캠페인은 모두 각 상호작용 뒤에 사람이 있다고 가정합니다.

이 가정은 더 이상 모든 상호작용에 적용되지 않습니다. AI 비서가 사용자를 대신해 페이지를 열고, 예를 들어 OpenAI는 사용자가 ChatGPT에 질문을 하면 페이지를 방문하는 ChatGPT-User agent를 문서화합니다(OpenAI crawler documentation). 자율 에이전트는 작업을 완료하기 위해 API와 MCP 도구를 호출합니다. 사람들은 같은 세션에서 AI와 함께 작업하며, 때로는 이를 선언하고 때로는 그렇지 않습니다. 크롤러와 스크립트는 접근할 수 있는 모든 것을 계속 읽습니다.

그 결과 팀이 의존하는 수치에 조용한 왜곡이 생깁니다. 전환율은 아무도 설명하지 못하는 이유로 움직입니다. 인기 있는 API 경로가 자동화된 클라이언트 몇 개에 의해 좌우되는 것으로 드러나기도 합니다. 마케팅 성과처럼 보였던 급증이 사실은 에이전트의 문서 읽기였을 수 있습니다. actor context가 없으면 모든 차트가 서로 매우 다른 행동을 하나의 선으로 섞어 버립니다. 일부 도구는 화면에 보이기 전에 그림의 일부를 아예 제거하기도 합니다. Google은 Google Analytics가 알려진 bot과 spider의 트래픽을 자동으로 제외하며, 얼마나 제외되었는지는 볼 수 없다고 명시합니다(Google Analytics: known bot-traffic exclusion).

AI 에이전트 트래픽 분석은 모든 상호작용에 새로운 차원을 더해 이 문제를 해결합니다. 누가 또는 무엇이 행동하는지, 그리고 그 결과를 어느 정도 확신할 수 있는지를 보여 줍니다. 웹사이트 트래픽이 AI 에이전트에서 발생하는지 확인하는 방법에 대한 블로그 글은 그 차원을 뒷받침하는 신호를 다루며, 웹사이트 사용 사례는 이를 프로덕션 사이트에 적용한 예를 보여 줍니다.

actor-aware 분석이 보여 주는 것

Proof of Actor는 트래픽을 Human, AI-assisted or agent: a taxonomy for app traffic에서 설명한 네 가지 클래스로 정리하고, 각 결과에 근거를 함께 보존합니다.

Human: 관찰 가능한 신호가 사람의 주도임을 나타내는 상호작용입니다.
Human + AI: AI 지원이 선언되었거나 지원되는 통합을 통해 관찰된 상호작용입니다.
Agent: 검증 가능한 신원 또는 신중하게 한정된 추론으로 뒷받침되는 자동화 또는 에이전트 기원의 상호작용입니다.
Unknown: 근거가 신뢰할 수 있는 판단을 뒷받침하지 못하는 상호작용입니다.

각 결과에는 verified, declared, inferred 또는 unknown이라는 근거도 함께 표시됩니다. 이 두 번째 차원이 분석을 신뢰할 수 있게 만듭니다. 대시보드에서 API 트래픽의 3분의 1이 에이전트라고 나와도, 그것이 검증된 서명인지 아니면 요청 패턴에서 추론한 결과인지에 따라 의미는 크게 달라집니다. Proof of Actor를 사용하면 두 가지를 모두 보고, 어느 쪽으로든 필터링할 수 있습니다.

경로 및 워크플로별

actor 구성은 애플리케이션마다 크게 다릅니다. 공개 문서, 요금, 카탈로그 페이지는 종종 에이전트와 비서를 끌어들입니다. 가입, 결제, 계정 설정은 에이전트가 적지만 등장하면 더 중요합니다. API 경로와 MCP 도구는 자동화된 클라이언트가 대부분을 차지할 수 있습니다. Proof of Actor는 결과를 경로와 워크플로별로 나누어 각 팀이 자신이 책임지는 구간만 볼 수 있게 합니다.

시간 경과별

추세는 제품이 어디로 향하는지 알려 줍니다. 중요한 경로에서 에이전트 및 AI 지원 활동의 비중이 어떻게 변하는지 보고, 새로운 에이전트 운영자가 콘텐츠를 읽기 시작하는 시점을 확인하고, 더 많은 클라이언트가 요청에 서명함에 따라 트래픽이 Unknown에서 verified로 얼마나 이동하는지 추적하세요.

설명과 함께

대시보드의 어떤 수치든 개별 상호작용까지 내려가 볼 수 있습니다. 각 항목마다 클래스, 근거, 알려진 내용, 알려지지 않은 내용, 적용될 정책 출력이 표시됩니다. 이것이 차트를 제품, 플랫폼, 보안 팀이 함께 실행 가능한 도구로 바꾸는 방식입니다.

작동 방식

Proof of Actor는 evidence-first 경로를 따릅니다. 전체 설명은 How It Works에서 볼 수 있습니다.

애플리케이션이 요청 또는 이벤트를 수신합니다: 페이지 뷰, API 호출, MCP 도구 호출 또는 앱 내 작업입니다.
통합이 해당 맥락에서 사용 가능한 신호를 수집합니다: 서버의 요청 컨텍스트와 서명, 수집기가 실행되는 브라우저의 상호작용 신호, 클라이언트와 자체 애플리케이션의 선언입니다.
신호를 검증하고 근거별로 라벨링한 뒤 결합하여 분류를 만듭니다.
결과를 기록합니다: 근거와 증거 요약이 함께 저장되어 분석으로 이어집니다.
애플리케이션이 결정합니다: 관찰만 할지, 아니면 정책을 적용할지 선택합니다.

분석과 결정이 같은 결과를 사용하므로, 검토하는 수치와 정책이 작동하는 수치가 정확히 일치합니다. 대시보드가 말하는 것과 애플리케이션이 실제로 하는 것 사이에 간극이 없습니다.

Detect, Understand, Route

AI 에이전트 트래픽 분석은 Proof of Actor의 세 가지 기능 가운데 중심에 있습니다.

Detect

각 통합이 사용할 수 있는 actor 신호를 수집하고, 검증된 진술과 행동 기반 추론을 분리합니다. Unknown은 독립된 클래스로 계속 보이므로, 커버리지의 공백이 다른 수치 속에 숨지 않습니다.

Understand

이것은 분석 계층입니다. actor 분류, 상호작용 추세, 경로 수준 보기, 설명 가능한 분류를 제공합니다. 팀은 이를 사용해 에이전트가 의존하는 경로, 워크플로에서 확인되는 AI 지원 활동의 양, 정책을 뒷받침할 만큼 근거가 충분한 지점을 파악합니다.

Route

분석에서 분명한 패턴이 보이면, 자체 규칙으로 이에 대응하세요. verified 에이전트에게 가장 자주 읽는 콘텐츠로 가는 구조화된 경로를 제공합니다. 사람 주도의 세션에는 기본 경험을 유지하세요. 민감한 작업에는 자체 조건이 정당화할 때만 검토를 추가하세요. Unknown과 시간 초과에 대해서는 명시적인 대체 경로를 설정하세요.

앱, API, MCP server를 위해 설계됨

에이전트 활동은 기계가 환영받는 곳에 집중됩니다. API, 문서, 카탈로그, 도구가 그 예입니다. 그래서 Proof of Actor는 페이지뷰 이상을 다룹니다.

SaaS 앱과 웹사이트는 브라우저 세션과 그 뒤의 서버 경로에 대한 actor context를 확인합니다. 자세한 내용은 SaaS Apps & Websites를 보세요.
API는 서명된 클라이언트 신원과 API 자격 증명 및 권한을 분리하는 요청 수준 컨텍스트를 얻습니다. 자세한 내용은 APIs를 보세요.
MCP server는 각 도구 호출에 대한 actor context를 제공하므로, 어떤 클라이언트가 어떤 도구를 사용하는지 볼 수 있습니다. 자세한 내용은 MCP Servers를 보세요.

창립 팀은 엔지니어의 직접적인 도움과 함께 통합합니다. Node.js app에 actor context를 추가하는 방법 가이드는 일반적인 요청 핸들러에서 통합이 어디에 위치하는지 보여 줍니다.

볼륨보다 근거가 더 중요한 이유

에이전트 트래픽에 큰 수치를 만드는 것은 쉽습니다. 브라우저 fingerprint가 없는 모든 요청을 세고 자동화라고 부르면 됩니다. 문제는 그런 수치로는 결정을 뒷받침할 수 없다는 점입니다. 실제로 얼마나 맞는지 아무도 모르기 때문입니다.

Proof of Actor는 모든 수치를 방어할 수 있도록 설계되었습니다. verified 결과는 실제로 통과한 검사를 기반으로 합니다. 선언은 선언으로 표시됩니다. 추론은 추론으로 표시됩니다. Unknown은 Unknown으로 보고됩니다. 에이전트 트래픽을 경영진, 보안 팀, 고객에게 제시할 때, 각 수치가 어디에서 왔는지 정확히 설명할 수 있습니다.

이 방식은 시간이 지날수록 분석을 더 유용하게 만듭니다. 에이전트 운영자가 RFC 9421 HTTP Message Signatures에 기반한 서명 요청을 채택하고, Web Bot Auth 같은 표준 작업이 IETF webbotauth working group에서 진전될수록, 더 많은 트래픽이 verified 근거로 이동합니다. 차트를 읽는 방식은 바꾸지 않으면서 차트는 더 선명해집니다.

먼저 관찰하고, 그다음 결정하세요

모든 Proof of Actor 배포는 관찰 모드에서 시작합니다. 결과가 기록되고, 분석이 채워지며, 애플리케이션은 이전과 정확히 같은 방식으로 응답합니다. 팀은 그 기간을 사용해 기준선을 만들고, 이미 알고 있는 결과와 비교하고, 정책이 실제로 도움이 될 첫 번째 경로를 식별합니다.

준비가 되면 하나의 워크플로에 정책을 활성화하고, 효과를 측정한 뒤, 그다음으로 확장합니다. Proof of Actor가 설치되었다는 이유만으로 차단되는 것은 없습니다. 모든 enforcement 결정은 여러분의 것입니다.

창립 개발자 프로그램에 참여하세요

Proof of Actor는 private beta 단계입니다. 선정된 창립 개발자 팀은 실제 제품 피드백을 제공하는 대신 합의된 사용 한도 내에서 최대 12개월 동안 무료로 이용할 수 있습니다. 직접적인 통합 지원, 새로운 기능의 조기 접근, 로드맵에 대한 영향력을 얻을 수 있습니다.

팀 전체가 신뢰할 수 있는 AI 에이전트 트래픽 분석이 필요하다면, 초기 접근을 신청하세요. 애플리케이션, 가장 중요한 경로, 분석이 답해 주었으면 하는 질문을 알려 주세요.

Proof of Actor를 살펴보거나, 작동 방식을 확인하거나, 근거가 무엇을 입증할 수 있는지를 읽어 보세요.

출처

OpenAI crawler 개요, OpenAI.
알려진 bot 트래픽 제외, Google Analytics Help.
RFC 9421: HTTP Message Signatures, IETF, February 2024.
Web Bot Auth (webbotauth) working group charter, IETF.

개발자를 위한

What your code receives

Every interaction resolves to one result record. Your application reads the class and the basis and applies its own policy.

Result record

{
  "route": "GET /api/v1/catalog",
  "class": "agent",
  "basis": "verified",
  "evidence": [
    { "signal": "http_message_signature", "result": "valid", "keyid": "assistant.example" },
    { "signal": "client_declaration", "value": "assistant.example" }
  ],
  "observed_at": "2026-11-13T10:42:07Z"
}

class: Human, Human + AI, Agent 또는 Unknown.
basis: 근거의 강도: Verified, Declared, Inferred 또는 Unknown.
evidence: 결과 뒤의 signal로, 팀이 이유를 확인할 수 있습니다.

관찰 모드로 시작하세요: 결과를 logs 옆에 기록하고, 정책을 선택할 때까지 아무것도 변경하지 마세요. Node.js 통합 가이드를 읽기

자주 묻는 질문

AI 에이전트 트래픽 분석이란 무엇인가요?

애플리케이션 활동 중 얼마나 많은 부분이 사람, AI와 함께 작업하는 사람, 자율 에이전트, 식별되지 않은 출처에서 발생하는지를 경로, 워크플로, 시간 단위로 나누어 측정하는 방식입니다.

웹 분석 도구와는 무엇이 다른가요?

웹 분석 도구는 사람 방문과 캠페인을 집계하도록 만들어졌습니다. Proof of Actor는 각 상호작용에서 누가 또는 무엇이 행동하는지 분류하고, 결과의 근거를 보여 주며, 페이지뿐 아니라 API와 MCP server도 다룹니다.

API와 MCP 트래픽도 포함하나요?

예. 서버 측 및 MCP 통합은 API 호출과 도구 호출에 actor context를 제공하며, 이것이 종종 에이전트 활동이 가장 많은 지점입니다.

수치가 추측에 기반하나요?

모든 분류에는 근거가 표시됩니다. verified, declared, inferred 또는 unknown입니다. 분석을 근거별로 필터링할 수 있으므로, verified 에이전트 트래픽과 inferred 에이전트 트래픽이 섞이지 않습니다.

앱의 응답 방식도 바뀌나요?

기본적으로는 아닙니다. 분석은 관찰 모드로 실행됩니다. 팀이 정책을 활성화할 때만 앱의 동작이 바뀝니다.

접근 권한은 어떻게 받나요?

초기 접근을 신청하세요. 선정된 창립 개발자 팀은 합의된 사용 한도 내에서 최대 12개월 동안 무료로 이용할 수 있습니다.

누가 귀하의 app을 사용하는지 파악하세요.

소수의 founding developer를 위한 private beta입니다.

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