Git 기반 자가 진화 아키텍처 IRAF로 AI 신뢰성 확보

Context

외부 오케스트레이션 중심의 AI 프레임워크는 내부 동작 과정이 불투명한 블랙박스 구조. 개발자는 제어권 상실에 대한 불안감으로 AI 에이전트 도입을 기피함. 가시적인 변경 이력과 복구 수단이 부재한 기존 워크플로우의 한계.

Technical Solution

• Git 저장소를 Single Source of Truth로 활용하여 모든 결정 과정과 개선 사항을 버전 관리하는 설계
• agents.md, skills.md, clauses.md 등 3종의 마크다운 청사진 파일을 통한 에이전트 페르소나 및 거버넌스 정의
• '계획 -> 위임 -> 실행 -> 자기 평가 -> 청사진 수정'으로 이어지는 프랙털 폐쇄 루프 피드백 시스템 구축
• LLM-as-judge 기반의 독립적 평가 체계를 도입하여 기술적 정확성, 신뢰도, 시각적 완성도를 수치화
• 마크다운 기반의 플랫폼 불가지론적 패턴을 적용하여 특정 벤더 종속성 없는 유연한 백엔드 교체 구조
• 로컬 AI IDE에서 검증 후 GitHub Actions와 Netlify로 확장하는 점진적 배포 전략

Impact

• 2회 반복 수행 후 평가 점수 92/100 달성
• 기술적 정확성 40%, 신뢰도/명확성 40%, 시각적 완성도 20% 가중치의 평가 기준 적용
• 최소 통과 점수 90점 설정

Key Takeaway

AI 에이전트의 자율성과 인간의 제어권 사이의 간극을 Git의 투명한 이력 관리와 명시적 거버넌스 파일로 해결하는 설계 원칙.