Multi-Perspective Subagents 기반 Automated Doubt 프로세스를 통한 AI 개발 신뢰성 확보

Context

LLM 기반 개발 시 표준 엔지니어링 프랙티스 부재로 인한 낮은 코드 신뢰도 문제 발생. 단일 LLM 인스턴스의 편향된 판단과 구현 누락으로 인한 시스템 불안정성을 해결해야 하는 상황.

Technical Solution

• Parallax Coverage 개념을 도입하여 서로 다른 관점을 가진 다수의 Specialized Subagents가 교차 검증하는 구조 설계
• Pre-implementation 단계에서 Assumption Excavator와 Gap Analyzer를 통해 설계 명세의 숨겨진 가정과 누락된 엣지 케이스를 선제적으로 발굴
• 설계 단계에서 발견된 10~25개의 결함을 Spec에 즉시 반영하여 구현 단계의 재작업 비용 최소화
• 쓰기 권한을 제한한 Read-only Subagents 아키텍처를 채택하여 무분별한 코드 수정으로 인한 사이드 이펙트 방지
• Post-implementation 단계에서 Type Safety 및 Security Analyst 등 도메인 특화 에이전트를 통한 최종 검증 루프 수행