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Dev.toAI/ML
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모델 성능보다 Execution Contract 중심의 AI 워크플로우 설계 전환
The AI Workflow Shift: Why Your Next Sprint Needs Better Execution Contracts
AI 요약
Context
LLM 성능 향상에도 불구하고 Agent Loop의 중간 중단, 상태 관리 부재, 취약한 Context Chain으로 인한 운영 불안정성 증대. 단순 모델 교체만으로는 해결 불가능한 Execution Reliability의 한계 직면.
Technical Solution
- Task Boundary 설정을 통한 거대 프롬프트의 단계적 분리 및 Input/Output 명세화
- Postgres 기반의 Workflow Table 및 Event Log 도입을 통한 상태 지속성(Durability) 확보
- Side-effect 발생 지점에 Idempotency Key를 적용하여 중복 실행 방지 및 안전한 Retry 보장
- 권한 요청 피로도 해결을 위한 리스크 기반 Policy Tier(Tier 0~2) 설계 및 배치 승인 도입
- 토큰 사용량 중심 모니터링에서 Step Timeout Rate, Rollback Frequency 등 운영 지표 중심으로 전환
실천 포인트
1. AI 태스크를 최소 단위 단계로 분리했는가?
2. 상태 저장소(Postgres 등)를 통해 워크플로우 복구 지점을 설계했는가?
3. 모든 쓰기 작업에 Idempotency 메커니즘이 적용되었는가?
4. 단순 Latency 외에 Human Intervention Point 등 운영 품질 지표를 추적하는가?