JSON Schema 최적화 통한 Agent 작업 성공률 66% 극복 방안

Context

LLM Agent의 개별 Tool call 성공률이 95%일 때, 8단계 작업 수행 시 전체 성공률이 약 66%로 급감하는 신뢰성 누수 현상 발생. 이는 모델 자체의 지능 문제보다 JSON Schema 정의 미흡과 모델의 임의 추측(Guessing)으로 인한 구조적 설계 결함에 기인함.

Technical Solution

• Schema를 단순 문서가 아닌 모델을 위한 유일한 프롬프트로 재정의하여 상세한 호출 조건과 제약 사항 명시
• Enum 및 Explicit Type 적용을 통해 Free-text 입력으로 인한 런타임 에러를 원천 차단하는 강한 타입 제약 설계
• Required 배열과 Properties 필드 간의 명칭 일치 여부를 검증하여 Silent Failure를 방지하는 정적 분석 프로세스 도입
• 중요도가 높은 필드(결제, 삭제 등)에 대해 추측 대신 사용자에게 질문하도록 유도하는 인터랙션 로직 설계
• 모델 출력을 신뢰할 수 없는 외부 입력으로 간주하여 실행 전 단계에서 실제 비즈니스 제약 조건과 대조하는 Validation 레이어 구축