다가오는 루프

Context

기존 Agent Loop는 모델 내부의 도구 호출과 결과 반영에 의존하여 작업 종료 판단 시 인적 개입이 빈번한 한계 존재. 모델의 자율 실행 시간이 길어질수록 강한 불변식(Invariant) 대신 국소적 방어 코드와 Fallback이 누적되어 시스템 엔트로피가 증가하는 문제 발생.

Technical Solution

• 에이전트 외부에 작업 큐와 상태 판단 로직을 배치한 Harness-level Loop 구조 설계
• '작업 큐 진입 -> 기계적 시도 -> 하네스의 종료 여부 판단 -> 컨텍스트 재주입 및 세션 갱신'으로 이어지는 제어 흐름 구축
• LLM을 Judge 또는 Orchestrator로 활용하여 이진적 신호가 없는 작업에 대한 다음 반복 결정 로직 구현
• 정적 분석 및 Binary Test Case 기반의 검증 루프를 통한 기계적 변환(Porting) 최적화
• 인간의 판단을 배제한 상태에서 반복적 Local Patch를 통해 시스템 견고성을 확보하는 유기체적 소프트웨어 관리 방식 채택