Silent Failure 억제를 통한 Calibrated Honesty 구현 및 AI Agent 신뢰성 확보

Context

LLM 기반 AI Agent 도입 시 raw capability보다 Silent Failure로 인한 런타임 오류가 실제 운영상의 핵심 병목 지점으로 작용. 단순 벤치마크 성능 향상보다 코드 결함을 사전에 식별하고 사용자에게 불확실성을 알리는 신뢰도 제어 능력이 필수적인 상황.

Technical Solution

• Calibrated Honesty 설계를 통한 코드 flaw 탐지 확률 4배 개선 및 불확실성 기반의 Proactive Feedback 루프 구축
• Dynamic Workflows 도입으로 수십만 라인의 코드베이스 마이그레이션을 처리하는 수백 개의 Parallel Subagents 오케스트레이션 구현
• Effort Control 매커니즘을 통해 추론 깊이(Depth)와 처리 속도(Speed) 간의 Trade-off를 사용자가 동적으로 제어하는 구조 설계
• Prompt Cache 유지 상태에서 Messages API 내 중간 System Entry 삽입을 허용하여 Long-running Agent의 컨텍스트 유지 비용 최적화
• Tool-use 효율성 개선을 통한 추론 단계(Steps) 단축 및 토큰 소비 최적화 로직 적용