송장 분류 자동화에서 Agentic 구조보다 Deterministic 설계를 선택한 효율성 검증

Context

송장 분류 및 Google Drive 라우팅 자동화를 위해 LLM 기반 Agentic 워크플로우와 규칙 기반 Deterministic 워크플로우를 비교 분석함. 추론 능력이 불필요한 단순 분류 작업에 LLM을 도입할 때 발생하는 비결정론적 동작과 관리 복잡성을 해결하고자 함.

Technical Solution

• easybits Extractor를 통한 정형 데이터 추출 및 명확한 Confidence Score 확보로 분기 처리의 정밀도 향상
• IF 노드 기반의 Deterministic Graph 설계를 통해 실행 경로의 예측 가능성 확보 및 디버깅 시간 단축
• LLM Agent의 Black Box 추론 과정을 배제하여 동일 입력에 대해 항상 동일한 결과가 도출되는 일관성 구현
• Tool Loop, Schema Mismatch, Parameter 누락 등 Agentic 구조 특유의 런타임 실패 지점을 제거한 단순 아키텍처 채택
• 명확한 필드 추출 결과(null 값)를 통한 예외 처리 로직 설계로 데이터 신뢰성 확보