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Dev.toAI/ML
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단일 AI 모델의 설계 편향을 제거하는 Role-based AI Council 워크플로우 구축
How I Use AI Councils to Solve Ambiguous Engineering Problems
AI 요약
Context
단일 LLM 기반의 설계 프로세스에서 발생하는 조기 수렴(Early Convergence) 및 아키텍처적 맹점(Blind Spots) 문제 발생. 소스 코드 기반의 Grounding만으로는 설계의 타당성과 경계 조건에 대한 비판적 검증이 불가능한 한계 노출.
Technical Solution
- Proposal과 Critique 기능을 분리하여 설계 제안 후 독립적인 검토를 수행하는 AI Council 구조 설계
- Critic, Simplifier, Systems Thinker 등 명시적 Role 부여를 통한 피드백의 관점 다각화 및 구체성 확보
- 제기된 Objection을 별도의 Ledger로 관리하여 누락 없는 해결과 의사결정 추적성(Traceability) 강화
- Source-grounded Agent를 통한 Synthesis 단계 배치로 외부 모델의 추측성 제안을 실제 코드베이스 기반으로 검증
- 구현(Implementation)과 감사(Audit) 단계를 분리하여 설계 의도와 실제 구현체 간의 일치 여부를 독립적으로 검증
- 인간 거버넌스 게이트(Human Governance Gate)를 통한 최종 의사결정 및 책임 소재 확립
실천 포인트
- 설계 제안 모델 외에 최소 1개의 Critic 모델을 배치하여 아키텍처 리스크 식별 - '검토 요청' 대신 '가장 큰 리스크 3가지 식별'과 같은 구조화된 프롬프트 사용 - 제기된 모든 기술적 반론(Objection)을 리스트화하여 해결 여부를 체크 - 최종 Synthesis 단계에서 Source-grounding 도구를 통해 제안된 설계의 실제 구현 가능성 검증