Venkat Peri의 글 — 수직형 AI 에이전트에서 intent classification은 'quality gate'가 아니며, 별도의 'input check' 레이어가 intent 라우팅 앞단에 필요하다는 주장. 실패 3개 시나리오: (1) 웨쓰 에이전트에 '스미스 가족에 애플 사줄까?' 입력 → 투자 조언 반환, FINRA 감사 실패; (2) 임상 에이전트에 '메트포르민 시작 용량?' → 환자 약물 리스트 모르고 답변; (3) SaaS 지원에 '이 상인 상대 고소' → 디플렉션. 해법: intent 앞에 200ms 작은 모델 + 도메인별 거부 rubric로 pass/fail 이진 판정, pass 쪽으로 강하게 편향. 'When in doubt, pass'를 명시. 거짓 양성(block legit query) 비용이 거짓 음성(bad answer 통과)보다 훨씬 크므로 1% 이하 false positive가 목표. Cohen's kappa 0.85, shadow mode + 점진 활성화 추천.

• •Intent classifier는 '어떤 skill 매치?'만 판단 — 'skill 응답 가능한 질문인가?' 아님.
• •도메인 정책 위반(투자 조언·임상 처방·법률 조언) + 보안 bypass + 범위 외 + 필러 4종이 에러 원인.
• •해법: 200ms 소형 모델 + 도메인별 거부 rubric로 binary pass/fail 선-게이팅.
• •'When in doubt, pass' 명시 + 예시 ambiguous도 pass로 해석 — 사용자 신뢰 우선.
• •false positive 1% 이하가 목표, Cohen's kappa 0.85, shadow mode → 점진 활성화 워크플로우.