Schema-First 접근법 기반 AI Agent Tool-Call 안정성 확보 전략

Context

LLM 기반 AI Agent가 외부 Tool 호출 시 발생하는 Argument Hallucination 및 API 응답 불일치로 인한 런타임 오류 발생. 모델 성능 개선만으로는 해결 불가능한 API 계층의 비결정적 실패가 시스템 전체의 신뢰성을 저하시키는 병목 지점으로 작용.

Technical Solution

• Tool 정의와 API Schema를 동일한 Contract로 통합하여 모델의 잘못된 요청을 원천 차단하는 Schema-First 설계 적용
• Apidog를 통한 API Operation 정의 및 Mock Server 구축으로 Backend 구현 전 Agent Loop의 독립적 검증 환경 확보
• 환경 변수 기반의 BASE_URL 스위칭 구조를 통해 Development(Mock)와 Production(Real API) 환경의 완전한 분리
• 400, 422, 429, 500 등 다양한 HTTP Error Code를 강제 반환하는 Mocking 테스트로 Agent의 예외 처리 로직 정밀 검증
• API Client 관점의 테스트 엄격성을 적용하여 모델의 추론 오류와 API의 기능 오류를 분리하여 분석하는 Isolation 전략 채택