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Dev.toAI/ML
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Opus 4.7의 지능보다 4.6의 Discipline을 선택한 자율 에이전트 회귀 전략
Why We Switched Back from Claude Opus 4.7 to 4.6
AI 요약
Context
8개의 특화 에이전트와 중앙 Orchestrator로 구성된 24/7 자율 운영 시스템 운영 중 모델 업그레이드 단행. 높은 Benchmark 성능에도 불구하고, 실 운영 환경에서 인간의 개입 빈도가 급증하며 Autonomy 계약 파기 상황 발생.
Technical Solution
- Read-to-Edit Ratio 하락(6.6 → 2.0)으로 인한 성급한 파일 수정 및 컨텍스트 누락 해결을 위해 4.6으로 롤백
- 단일 세션 내 Correction Retention 실패로 발생하는 동일 오류 반복 생성 차단
- 자체 생성한 오류를 수정하는 'Performance Theater' 형태의 가짜 처리량(Throughput) 제거
- Clean-context Evaluator를 통한 Adversarial Review 기반의 객관적 모델 성능 검증 체계 도입
- 모델 변경 시 기존 결과물을 전수 재검토하는 'Re-audit' 프로세스의 표준화
- 모든 액션과 수정을 Append-only Hash Chain에 기록하여 검증 가능한 운영 데이터 확보
실천 포인트
1. 단일 세션 내 수정 사항이 재발하는지 Correction Retention 테스트 수행
2. 시스템 사이클 주기 대비 인간의 개입 빈도(Correction Rate) 측정
3. 전체 처리량에서 자가 생성 오류 수정분을 제외한 Net Useful Output 산출
4. 모델 업그레이드 시 독립된 Evaluator 모델을 통한 Adversarial Review 실시