autopilot-deploy

name	autopilot-deploy
description	Agent 또는 skill의 프로덕션 배포를 canary 1% → 10% → 50% → 100% 4단계로 자동 진행한다. 각 단계는 continuous-eval 통과와 SLO 준수를 gate로 하며 circuit breaker가 SLO 위반을 감지하면 즉시 이전 단계로 자동 롤백한다. 100% 승격은 사람 승인이 필수다.
argument-hint	[deployment-target, e.g. rag-qa-agent:v2.3.1]
user-invocable	true
model	claude-sonnet-4-6
allowed-tools	Read,Grep,Bash,mcp__cloudwatch,mcp__prometheus
ontology	{"produces":["Deployment"],"consumes":["Spec","ADR"],"references":["Budget"]}

When to Use

• 새로운 agent 버전 또는 skill 수정이 continuous-eval golden dataset를 통과했고 프로덕션 반영이 필요할 때
• self-improving-loop가 생성한 PR이 머지되어 canary 검증이 필요할 때
• 모델 교체(예: Qwen3-7B → Qwen3-14B)를 점진 배포하고 회귀 감시가 필요할 때

사용 제외:

• Inception/Construction 단계가 미완료인 경우. Operations 단계는 하위 phase 완료 후 활성화.
• cost-governance가 예산 초과 veto를 건 배포.
• incident-response가 SEV1 상태로 freeze한 클러스터.

Prerequisites

• Kubernetes cluster (EKS 권장) + Argo Rollouts 또는 Flagger CRD 설치.
• Prometheus SLO 메트릭 수집 (agent_request_latency_seconds, agent_error_rate, agent_tokens_total).
• awslabs.eks-mcp-server==0.1.28, awslabs.prometheus-mcp-server==0.2.15 MCP 설정 완료 (@latest 금지, PyPI 버전 pin 필수).
• 배포 대상의 최근 continuous-eval 리포트가 pass 상태여야 합니다.
• SLO 정의 파일 (.omao/plans/slo/${target}.yaml)이 존재해야 합니다.

Progressive Rollout 4-Stage

각 단계는 트래픽 비율 상승 → 30분 soak → SLO 검증 → gate 통과 시 다음 단계 순서로 진행됩니다. 4단계 전체는 약 2~3시간 소요됩니다.

Stage 1: Canary 1% — Smoke Test (30분)

트래픽의 1%를 candidate 버전으로 라우팅합니다. 이 단계의 목적은 런타임 실패(CrashLoopBackOff, image pull error, RBAC 거부)를 빠르게 감지하는 것입니다.

kubectl argo rollouts set image rollout/${TARGET} \
  agent=${REGISTRY}/${TARGET}:${VERSION}

kubectl argo rollouts promote rollout/${TARGET} --stage canary-1

통과 조건:

• rate(agent_errors_total{version="$VERSION"}[5m]) < 0.01 (에러율 1% 미만)
• histogram_quantile(0.99, agent_request_latency_seconds_bucket) < 5.0 (P99 5초 미만)
• Pod restart count == 0

Stage 2: Canary 10% — Stability Gate (30분)

트래픽 10% 전환. 이 단계에서는 continuous-eval를 1회 inline 실행하여 품질 지표를 확인합니다.

kubectl argo rollouts promote rollout/${TARGET} --stage canary-10
/continuous-eval ${TARGET}:${VERSION} --mode canary

통과 조건 (Stage 1 조건 + 다음):

• faithfulness ≥ baseline
• answer_relevance ≥ baseline
• toxicity == 0 (tolerance 0)
• pii_leakage == 0 (tolerance 0)

Stage 3: Canary 50% — SLO Gate (60분)

트래픽 50% 전환. 본격적인 프로덕션 부하에 노출되므로 soak 시간을 60분으로 늘립니다.

통과 조건:

• 모든 Stage 2 조건 유지
• user_feedback_positive_ratio ≥ baseline × 0.95
• P95 latency burn rate < 2× baseline

Stage 4: 100% — Human Approval (manual)

본 skill은 50% 단계까지 자동 진행하며 100% 승격은 사람 승인을 요구합니다. GitHub Issue comment 또는 Slack approval workflow로 명시적 승인 후 다음 명령을 실행합니다.

kubectl argo rollouts promote rollout/${TARGET} --full

Circuit Breaker

각 단계에서 다음 조건 중 하나가 감지되면 즉시 이전 단계로 롤백합니다.

트리거	임계값	반응
에러율 spike	rate(errors) > 5 × baseline for 2m	즉시 롤백 + SEV2 trigger
Latency regression	P99 > 2 × baseline for 5m	즉시 롤백 + SEV3 trigger
Evaluation regression	continuous-eval faithfulness < baseline - 5pp	즉시 롤백 + SEV3 trigger
Toxicity/PII positive	1건 이상	즉시 롤백 + SEV1 trigger
Pod crash loop	pod_restart_total > 3 within 10m	즉시 롤백 + 인프라 팀 호출

롤백은 kubectl argo rollouts abort rollout/${TARGET} 로 실행되며 이전 stable revision으로 자동 복귀합니다.

상태 관리

본 skill은 진행 상태를 .omao/state/autopilot-deploy/${target}.json 에 실시간 기록합니다.

{
  "target": "rag-qa-agent",
  "version": "v2.3.1",
  "current_stage": "canary-50",
  "started_at": "2026-04-21T10:15:00Z",
  "stage_history": [
    {"stage": "canary-1", "started": "10:15Z", "completed": "10:45Z", "result": "pass"},
    {"stage": "canary-10", "started": "10:45Z", "completed": "11:15Z", "result": "pass"}
  ],
  "circuit_breaker_status": "armed",
  "awaiting_human_approval": false
}

incident-response skill은 이 파일을 읽어 SEV1/SEV2 이벤트 발생 시 circuit_breaker_status를 tripped로 갱신하고 본 skill의 진행을 중단시킵니다.

Example Inputs/Outputs

Input: /autopilot-deploy rag-qa-agent:v2.3.1

Output (성공):

[10:15Z] Stage 1 (canary-1): STARTED
[10:45Z] Stage 1: PASS (error_rate=0.002, p99_latency=3.1s)
[10:45Z] Stage 2 (canary-10): STARTED
[11:12Z] continuous-eval: faithfulness=0.89 ≥ baseline 0.87 PASS
[11:15Z] Stage 2: PASS
[11:15Z] Stage 3 (canary-50): STARTED
[12:15Z] Stage 3: PASS (user_feedback_positive=0.73 ≥ 0.71)
[12:15Z] AWAITING HUMAN APPROVAL for 100% promotion
         Review at: https://grafana.example.com/d/rollout/rag-qa-agent
         Approve via: gh issue comment <issue-id> --body "/approve-promotion"

Output (회귀):

[10:15Z] Stage 1 (canary-1): STARTED
[10:22Z] CIRCUIT BREAKER TRIPPED: error_rate=0.08 > 0.01 threshold
[10:22Z] Automatic rollback initiated
[10:23Z] Rolled back to v2.3.0 (previous stable)
[10:23Z] SEV2 incident opened: see .omao/state/incident/sev2-20260421-1023.json

참고 자료

공식 문서

• Argo Rollouts — Canary Strategy — 점진 배포 CRD
• Flagger — Progressive Delivery — 대안 progressive rollout 컨트롤러
• Prometheus Query Functions — SLO burn rate 계산
• awslabs/mcp — eks-mcp-server — 배포 오케스트레이션 MCP

기술 블로그

• Google SRE — Canarying Releases — Progressive rollout 원칙
• AWS — Deployment strategies for Amazon EKS — EKS 배포 전략

관련 문서 (내부)

• continuous-eval skill — 각 stage gate의 품질 검증자
• incident-response skill — Circuit breaker trigger 수신 대상
• cost-governance skill — Pre-flight 배포 veto 판정자
• self-improving-loop skill — 본 skill의 상류(PR 제공자)