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Dev.toAI/ML
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분산 회의론 아키텍처를 통한 AI Confabulation 제거 및 검증 파이프라인 구축
I Built a Multi-Agent Research Pipeline That Catches AI Confabulation Before It Reaches My Users
AI 요약
Context
LLM의 높은 확신을 동반한 허위 정보 생성(Confabulation)으로 인한 사용자 신뢰 저하 및 시스템 통합 오류 발생. 단일 모델 기반의 검증 방식은 검증자 또한 동일한 환각 증상을 보일 위험이 있어 구조적인 해결책 필요.
Technical Solution
- OpenClaw 기반 Multi-Agent Spawning을 통한 독립적 조사 에이전트 병렬 배치
- Scout, Auditor, Dev로 구성된 서로 다른 페르소나의 Consensus Vote 시스템을 통한 교차 검증 로직 구현
- FastMCP Server를 활용하여 Git, API, HTTP Request 등 실제 환경과 대조하는 Validation 단계 강제
- SQLite 기반 Memory Compounding 설계를 통해 세션 간 경험을 축적하여 에이전트별 도메인 전문성 강화
- Research Orchestrator 중심의 [Orientation → Gap Dig → Consensus → Validation → Synthesize] 단계별 파이프라인 제어
- Cron-driven Automation 및 Health Monitor 도입을 통한 자율적 연구 사이클 및 자가 치유 메커니즘 구축
실천 포인트
- LLM 응답 검증 시 단일 모델 추가 호출 대신 상충하는 페르소나를 가진 다수 에이전트의 투표 체계 검토 - 정성적 판단 후 반드시 실제 API/DB/Git 상태를 확인하는 Hard-validation 단계 설계 - 에이전트 간 상태 공유를 배제하여 독립성을 확보함으로써 투표 결과의 객관성 유지 - MCP(Model Context Protocol)와 같은 표준 인터페이스를 통한 외부 툴 연결로 인프라 복잡도 감소