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Dev.toAI/ML
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Deterministic Shell 설계를 통한 AI 예측 불확실성 제어 및 성공률 100% 달성
Engineering Certainty: Architecting Deterministic Systems for Stochastic AI
AI 요약
Context
LLM의 Stochastic 특성으로 인한 출력 불확실성이 기존 Deterministic 소프트웨어 공학의 신뢰성 기준과 충돌하는 문제 발생. Temperature 0 설정에도 불구하고 분산 인프라 및 부동 소수점 연산 특성으로 인해 결과값의 미세한 변동이 발생하는 한계 존재.
Technical Solution
- Probabilistic Core를 Deterministic Shell로 감싸는 3계층 아키텍처 설계
- Constrained Decoding 및 JSON Schema 도입을 통한 LLM 출력의 정형 데이터 강제
- Temporal 기반의 Workflow와 Activity 분리로 인프라 장애 시 상태 재구성을 통한 신뢰성 확보
- Finite State Machine(FSM)을 활용한 상태 전이 제어로 비정상적 동작 경로를 구조적으로 차단
- SMT Solver 기반의 Formal Verification 레이어를 구축하여 실행 전 논리적 제약 조건 검증
- Blueprint First 전략을 통해 고수준 워크플로우는 코드로 정의하고 LLM은 제한된 하위 작업만 수행하는 구조 채택
실천 포인트
1. LLM 출력값에 직접 의존하는 비즈니스 로직을 제거하고 JSON Schema 기반의 Validation 레이어를 구축했는가?
2. Agent의 자유도를 낮추기 위해 FSM을 도입하여 허용된 상태 전이만 정의했는가?
3. 비결정적 작업(LLM Call)과 결정적 워크플로우를 분리하여 장애 복구 전략을 수립했는가?
4. 고수준 제어 흐름을 Prompt가 아닌 Deterministic Code(Blueprint)로 관리하고 있는가?