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Dev.toAI/ML
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LLM 라우팅 제거 및 Deterministic State Machine 기반의 AI 코딩 파이프라인 구축
What If AI Coding Agents Worked Like CI Pipelines?
AI 요약
Context
기존 AI coding tools가 LLM을 통해 다음 단계를 결정하는 Routing 구조를 채택함에 따라 불필요한 Token 소모와 비결정론적 루프 발생. 단일 거대 Prompt에 의존하는 구조로 인한 디버깅 난이도 상승 및 제어 가능성 저하.
Technical Solution
- LLM 기반의 오케스트레이션을 배제하고 Deterministic State Machine을 도입한 워크플로우 설계
- Spec → Code → Review → Test → Human Review로 이어지는 선형적 Pipeline 구조 정의
- 역할이 분리된 Isolated AI Workers 배치를 통한 단계별 집중도 향상 및 책임 분리
- Config 기반의 파이프라인 설정을 통한 보안 리뷰 단계 추가 및 Human-in-the-loop Gate 구현
- Adapter Pattern 적용을 통한 GitHub Issues, Jira 등 다양한 외부 도구와의 확장성 확보
- 빌드 시스템의 CI Pipeline 철학을 이식하여 오케스트레이션 비용을 제로화한 구조 설계
실천 포인트
- AI 에이전트 설계 시 제어 흐름(Control Flow)을 LLM에 맡기지 말고 명시적 상태 머신으로 정의할 것 - 복잡한 태스크를 단일 Prompt가 아닌 역할 기반의 작은 Worker 단위로 쪼개어 파이프라인화할 것 - 결정적인 단계(Production 반영 등)에는 반드시 Human-in-the-loop Gate를 설정하여 안정성을 확보할 것 - 워크플로우 정의를 코드나 설정 파일로 관리하여 가시성과 디버깅 가능성을 높일 것