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Dev.toAI/ML
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630줄의 Loop 설계로 GPU 1대에서 50개 ML 실험 자동 완수
Loopcraft: Stop Prompting, Start Designing Loops
AI 요약
Context
단일 프롬프트 최적화 기반의 Agent 제어 방식은 복잡한 워크플로우 처리 시 유연성과 확장성 한계 노출. 단순 지시어 전달로는 예외 상황 대응 및 반복적인 검증 과정의 자동화 구현 불가.
Technical Solution
- Task 중심의 Prompting에서 Methodology 중심의 Loop Engineering으로 패러다임 전환
- program.md를 통한 루프 정의로 Agent에게 의사결정 방법론과 평가 기준을 제공하는 구조 설계
- Find → Verify → Synthesize 패턴을 통한 데이터 검색, 독립 검증, 결과 합성의 단계적 파이프라인 구축
- Loop-until-dry 기법을 적용하여 고정된 횟수가 아닌 결과값의 수렴 여부에 따른 가변적 종료 조건 설정
- Adversarial Verify 구조를 도입해 N개의 독립적 Agent가 상호 반박함으로써 결과의 신뢰성 확보
- Worktrees와 Connectors를 활용해 병렬 루프 간 간섭을 방지하고 외부 상태를 유지하는 인프라 구성
실천 포인트
1. 단순 Task 지시 대신 의사결정 로직이 담긴 Methodology 문서(program.md) 작성 여부 검토
2. 생성 결과물에 대해 독립적인 검증 Agent를 배치하는 Adversarial Verify 루프 적용
3. 고정 반복 횟수 대신 결과 변화가 없을 때까지 수행하는 Loop-until-dry 패턴 도입
4. Agent의 개수를 늘리기보다 루프 1회 반복당 얻는 정보 밀도와 신뢰도를 높이는 설계 집중