피드백 루프 지연 해소를 위한 6단계 Gate 기반 AI 파이프라인 설계로 개발 속도 2~3배 향상

Context

LLM의 Hallucination을 단순 실행 결과로 검증하는 'Run-and-Detect' 방식의 한계 분석. 특히 Firmware와 같이 컴파일 및 부팅까지의 Feedback Latency가 긴 도메인에서는 단순 루프 구조가 시스템 브릭(Brick)과 같은 치명적 실패를 유발하는 문제 발생.

Technical Solution

• Feedback Latency 규모에 비례하여 검증 단계(Gate)를 세분화한 'Linear Gate Pipeline' 설계
• Research → Fact-Check → Plan → Fact-Check → Implement → Debug → Review로 이어지는 단방향 흐름 구축
• Plan 단계 이후 Fact-Check를 재배치하여 Research 단계에서 누락된 AI의 'Implicit Premises(암묵적 전제)' 오류를 차단
• 각 단계별 Failure Mode(출처 신뢰성, 전제 오류, 컨텍스트 누락, 컨텍스트 오버플로우 등)를 정의하고 이에 최적화된 서로 다른 검증 메커니즘 적용
• 구현 단계에 Deterministic Check Hook을 결합하여 생성 단계의 비결정론적 특성을 보완하는 검증 레이어 추가
• 각 단계의 개선 효율이 다음 단계로 전이되는 'AI Compounding' 효과를 통한 전체 파이프라인 최적화