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Dev.toAI/ML
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무한 Retry Loop 차단을 위한 Control-Layer 기반의 경계 설계
Why the retry loop is usually the expensive part of agent work
AI 요약
Context
Agent가 동일한 상태에서 반복적으로 실패함에도 계속 시도하는 Unbounded Retry Loop 발생. 프롬프트 개선이나 타임아웃 증가 같은 단순 접근으로는 환경 변화 없는 동일 실수 반복 및 토큰 비용 급증 문제를 해결하지 못하는 한계 직면.
Technical Solution
- Prompt Engineering 중심에서 Runtime Control-Layer 중심으로의 제어권 이전
- Budget Cap 및 Max Attempts 설정을 통한 물리적 리소스 소비 상한선 정의
- Stop on Same Error 로직 구현으로 동일 에러 반복 시 즉시 중단하는 상태 감지 메커니즘 도입
- Verifier 도입을 통한 성공 기준의 명확한 정의 및 검증 단계 강제
- 실행 이력을 기록하는 Receipt 시스템 구축으로 추상적 요약이 아닌 팩트 기반의 중단 지점 분석 가능화
- Failure Classification 체계 설계를 통해 권한 부족, 상태 만료, 도구 불일치 등 원인별 대응 전략 분리
실천 포인트
- Agent Runtime에 최대 시도 횟수(max_attempts)와 비용 상한선(budget_cap)이 설정되어 있는가 - 동일한 에러가 연속 발생할 때 루프를 강제 종료하는 stop_on_same_error 로직이 존재하는가 - 실행 결과에 대해 단순 요약이 아닌 시도-변경-실패-중단 사유가 포함된 Receipt를 생성하는가 - 실패 원인을 분류하여 단순 재시도가 아닌 다른 도구 호출이나 인간 개입으로 분기하는 구조인가