LLM Agent의 Silent Failure 5가지 패턴 분석을 통한 신뢰성 확보

Context

LangChain, AutoGen 등 프레임워크 기반 Agent의 Production Trace 50건 이상 분석 결과, 에러 로그 없이 잘못된 결과를 확신하며 출력하는 Silent Failure 현상 발견. 기존 표준 Logging 체계로는 런타임 에러가 발생하지 않아 논리적 결함을 탐지하는 데 한계가 존재함.

Technical Solution

• Trace 데이터 기반의 실제 Tool Call 수행 여부와 Agent 응답 간의 정합성 검증
• Hallucinated Retry 방지를 위한 Tool Call 기록과 상태 변경 로그의 교차 확인
• Tool의 리턴 값(Status)과 Agent의 최종 응답 텍스트 간의 논리적 모순 탐지
• Mandatory Tool Call 누락 여부를 판별하기 위한 워크플로우 단계별 실행 이력 추적
• Runtime Assertion의 진위 여부를 가리기 위해 내부 매커니즘 실행 증거 기반의 검증 로직 설계