Agent GPA 프레임워크와 simdjson 도입을 통한 AI 신뢰성 및 JSON 처리 성능 극대화

Context

LLM Agent의 결과물에 대한 정량적 검증 체계 부재로 인한 배포 신뢰성 저하 및 대규모 JSON 파싱 처리 시 발생하는 CPU 연산 병목 현상 직면.

Technical Solution

• Goal-Plan-Action(GPA) 프레임워크 기반의 에이전트 평가 스택 구축을 통한 논리적 일관성 검증
• Tool 선택 및 실행 정확도, 답변 정답률을 측정하는 4가지 내장 Metric 설계
• simdjson 라이브러리 통합을 통한 SIMD 명령어 기반의 고속 JSON 파싱 아키텍처 구현
• Apache Polaris 기반 Iceberg REST Catalog 채택으로 벤더 종속성 제거 및 데이터 상호운용성 확보
• Dynamic Table Primary Key 도입을 통한 Full-refresh 테이블의 Incremental Refresh 구조 전환

Impact

• Agent GPA 도입으로 휴먼 어노테이션 기반 에러 탐지율 95% 달성 및 베이스라인 대비 1.8배 성능 향상
• PARSE_JSON 함수 처리 속도 평균 2배 향상 및 전체 쿼리 지연 시간(Latency) 5.7% 개선
• 에러 로컬라이제이션 정확도를 기존 49%에서 86%로 대폭 상향

Key Takeaway

AI 에이전트의 신뢰성은 단순 결과값이 아닌 '목표-계획-행동'으로 이어지는 추론 경로의 정량적 검증을 통해 확보하며, 인프라 레벨의 저수준 최적화(SIMD)가 대규모 트래픽 환경에서 가장 효율적인 성능 개선책임.