문제 해결

Cloud에 세션이 표시되지 않음

대시보드
CLI

Administration → Keys를 열어 머신 키가 활성 상태이고 events:add 권한이 있는지 확인합니다. 그런 다음 Observe → Events를 열어 시간 범위를 넓히고 환경 및 에이전트 필터를 초기화합니다. 이벤트가 존재하면 세션 ID를 검색한 후 Observe → Sessions에서 그룹화를 확인합니다. 이벤트가 없으면 CLI에서 Failproof 데몬을 진단합니다.

기본 필터가 표시되고 최근 에이전트 이벤트가 수신되는 실시간 Events 스트림.

failproofai config --status
failproofai flush --wait --timeout 60
fp list envs
fp events --since 24h --limit 20
fp sessions --since 24h --limit 20

캡처가 활성화되어 있는지, 설정된 키에 events:add 권한이 있는지, 대시보드 필터가 전송된 환경과 일치하는지 확인합니다.

Python SDK 이벤트가 디스크에 남아 있음

대시보드
CLI

Observe → Events에서 필터를 초기화하고 정확한 SDK 세션 ID를 검색합니다. 아무것도 표시되지 않으면 소스 머신에서 SDK 스풀과 Failproof 데몬을 점검합니다.

failproofai config --status
failproofai flush --wait

데몬이 실행 중이고 연결되어 있는지 확인합니다 — SDK는 데몬 유무와 관계없이 스풀링합니다. 스풀 디렉터리는 미리 존재할 필요가 없으며(작성자가 생성합니다), 어떤 환경 변수도 이를 선택하지 않습니다. $FAILPROOFAI_HOME/custom-agents, 그렇지 않으면 ~/.failproofai/custom-agents가 유일한 루트이며, configure(base_dir=...)만이 유일한 재정의 방법입니다. 프로세스가 SIGKILL 또는 OOM으로 종료된 경우 큐에 남아 있던 데이터는 손실됩니다 — SIGTERM을 처리하여 이를 방지하세요.

머신이 정책을 수신하지 못함

대시보드
CLI

Admin → enforcement를 열어 머신을 선택하고 할당된 버전, 보고된 버전, 이전 버전을 비교합니다. 배포 범위에 해당 머신이 포함되어 있는지, 키에 policies:pull 권한이 있는지 확인합니다. 정책 전달이 실패하더라도 수집은 정상적으로 작동할 수 있습니다.

failproofai config --status
failproofai update
failproofai config --status

머신 ID와 레이블이 대시보드 대상과 일치하는지 확인합니다. 기존 자격 증명이 이벤트 수집 권한만 부여하는 경우 정책 지원 키로 재연결합니다.

데몬을 사용할 수 없어 동작이 차단됨

대시보드
CLI

Admin → enforcement를 열어 머신의 마지막 확인 시간과 보고된 버전을 점검합니다. 머신이 오래된 상태라면 로컬 데몬 문제로 처리합니다. 데몬을 사용할 수 없다는 이유만으로 배포된 정책을 약화시키지 마십시오.

failproofai config --status
failproofai update
failproofai config
failproofai config --status

failproofaid를 재시작하거나 업데이트합니다. CLI와 데몬 프로토콜 버전이 다를 경우 구성을 다시 실행합니다. 설정된 데몬 경로는 설계상 실패 시 차단(fail closed) 방식으로 동작합니다.

커스텀 정책이 로드되지 않음

대시보드
CLI

Cloud에서 작성된 정책의 경우 Admin → policy editor를 열고 초안을 선택한 후 게시 전에 유효성 검사 오류를 확인합니다. 로컬 정책의 경우 CLI로 유효성을 검사한 다음 테스트 동작 후 Observe → policy를 열어 결정이 도착하는지 확인합니다.

파일 이름이 policies.js, policies.mjs, 또는 policies.ts로 끝나는지, 모듈이 customPolicies.add(...)를 호출하는지, 정책 파일에서 임포트가 올바르게 해석되는지 확인합니다.

failproofai policies --install --custom ./checkout.policies.ts
failproofai policies

감사 결과가 없음

대시보드
CLI

Analyze → audits를 열어 실행을 선택하고 모델 분석이 수행되었는지 확인합니다. 그런 다음 범위와 기간을 Observe → sessions와 비교하고 해당 집합에서 대표적인 트레이스를 엽니다.결과가 없는 것은 분석이 성공적으로 실행된 경우에만 의미가 있습니다. 분석이 건너뛰어지거나 실패한 경우, 실행은 결과를 생성하지 않으며 미분석 기간은 향후 성공적인 실행을 위해 열려 있습니다. 모델 분석이 비활성화된 경우에도 감사 결과가 생성되지 않습니다. 이는 결정론적 자격 증명 및 PII 스캔이 통계를 기록하되 더 이상 결과를 발생시키지 않기 때문입니다.

환경, 에이전트, 주기 및 스윕 기간으로 세션 집합을 정의하는 감사 양식.

fp audits show <audit-name>
fp audits runs <audit-name>
fp sessions --since 24h --env production
fp audits context-show <audit-name>
fp audits run <audit-name>
fp audits findings --audit <audit-name>

실행이 큐에 계속 대기 중인 경우 감사 에이전트 용량을 기다리거나 배포 운영자에게 감사 플릿 점검을 요청합니다. 큐에 있는 감사는 재시도되며 즉시 건너뛰어지지 않습니다.

온라인 평가가 자동으로 실행되지 않음

대시보드
CLI

완료된 세션을 열어 수동 평가가 성공하는지 확인합니다. 현재 호스팅 Cloud 대시보드에는 평가기 엔드포인트 제어 기능이 없으므로 서버 운영자가 직접 구성해야 합니다.

평가기 자체를 확인한 후 최근 평가 상태를 점검합니다:

curl https://evaluator.example.com/health
fp evals --since 1h

자체 호스팅 Cloud의 경우 서버에 EVALUATOR_ENDPOINT가 설정되어 있고 EVALUATOR_TOKEN이 평가기와 일치하는지 확인합니다. 엔드포인트가 없으면 자동 평가가 비활성화됩니다.

Cloud CLI 인증이 잘못된 조직을 대상으로 함

대시보드
CLI

조직 전환기를 사용하여 예상 슬러그와 권한을 확인한 후 CLI 결과와 비교합니다.

fp whoami
fp orgs current
fp orgs perms

API 키 모드에서는 fp --org <slug> --api-key <key> ...를 지정하거나 AGENTEYE_ORG를 설정합니다. 저장된 사람 세션의 조직 상태는 API 키 요청에서 의도적으로 무시됩니다.

정책이 유효한 작업을 차단함

대시보드
CLI

Observe → policy를 열어 결정과 연결된 세션을 보존하고 오탐(false-positive) 조건을 파악합니다. 그런 다음 Admin → enforcement를 열어 영향받은 머신을 이전 버전으로 롤백합니다. Policy editor에서 더 좁은 범위의 버전을 만들어 소규모 범위에서 테스트하고, 유효한 작업이 성공한 후에만 범위를 확장합니다.

Cloud 배포 롤백은 대시보드에서만 가능합니다. 로컬 세션 일시 중지는 Cloud 관리 정책을 비활성화하지 않습니다. 대시보드를 사용할 수 없는 경우 머신 및 배포 상태를 캡처하고 차단된 동작을 반복적으로 재시도하는 대신 대시보드 접근을 복구하십시오.

failproofai config --status

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Reference