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Dev.toAI/ML
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Research-First 파이프라인 도입으로 에이전트 평가 점수 96점 달성
I Gave My AI Agent the Ability to Research Before It Writes — Here’s What Changed
AI 요약
Context
LLM의 Pattern Matching 기반 생성 방식이 유발하는 할루시네이션과 정보의 범용성 문제를 식별. 실시간 시장 데이터 부재로 인해 구체적 근거 없는 정성적 텍스트만 생성하는 기존 챗봇 구조의 한계 직면.
Technical Solution
- Brave Search, DuckDuckGo, Wikipedia 등 3개 독립 소스를 활용한 병렬 Research 단계 구축
- 개별 소스 장애가 전체 파이프라인에 영향을 주지 않도록 Independent Error Handling 설계
- Claude Haiku를 활용하여 수집된 Raw Data에서 노이즈를 제거하고 Signal을 증폭하는 Synthesis 과정 도입
- Background, Current Discussion, Gaps, Stats의 4개 섹션으로 구성된 구조화된 Brief 생성
- 생성된 Brief를 Writer 에이전트의 Context로 주입하여 근거 기반의 텍스트 생성을 강제하는 아키텍처 구현
실천 포인트
1. LLM 생성 단계 전 외부 API를 통한 실시간 데이터 확보 단계가 포함되었는지 확인
2. 외부 소스 통합 시 단일 지점 장애(SPOF) 방지를 위한 개별 예외 처리 로직 적용
3. Raw Data를 그대로 주입하지 않고 LLM을 이용해 정제된 Brief 형태로 변환하여 Context Window 효율화
4. 생성 결과물을 정량적으로 평가할 수 있는 자체 Eval System 구축 및 검증 루프 생성