LLM 추론의 비결정성을 제거한 Deterministic Agent Orchestration 구현

Agent Script: Salesforce's Open Language for Deterministic Agent Orchestration

Conor2026년 4월 26일7분intermediate

AI 요약

Context

기존 Agentforce의 Topic 기반 설계는 LLM이 런타임에 제어 흐름을 결정하는 구조로 인해 단계 누락 및 잘못된 액션 호출 등의 비결정적 동작 발생. 이를 해결하기 위해 Defensive Prompt Engineering을 활용했으나 테스트 및 감사 가능성이 낮은 취약한 구조적 한계 노출.

Technical Solution

LLM의 Reasoning과 실행 제어 흐름을 분리한 Decoupled Specification 언어 도입
Block 기반 및 Indentation-sensitive 구문을 통한 정형화된 상태 관리 및 전이 제어
before_reasoning 훅을 통한 LLM 호출 전 Deterministic한 전제 조건 검증 및 상태 업데이트
after_reasoning 훅을 통한 LLM 추론 결과 기반의 강제적 상태 전이 및 액션 실행 보장
Typed State 변수 정의를 통한 런타임 데이터 가시성 확보 및 감사 추적 가능성 제고
LSP 기반의 IntelliSense를 통한 Action 파라미터 및 네임스페이스 참조 무결성 검증

실천 포인트

1. Prompt만으로 제어하기 어려운 필수 검증 단계(Verification Gate)를 식별하여 제어 흐름에서 분리했는가?

2. Agent의 상태 변화를 정의하는 Mutable 변수가 명시적 타입과 함께 선언되었는가?

3. LLM의 추론 결과에 의존하지 않고 강제해야 하는 비즈니스 로직을 before/after 훅에 배치했는가?

4. 기존 Invocable Apex 메서드를 Agent Script Action으로 매핑하여 재사용 가능한 구조로 설계했는가?

태그

#Agent Orchestration #LSP #LLM Reasoning #State Management #Deterministic Control Flow

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