노란 벽돌길에서 죽음을 피하는 법 - 앱 레이어는 아직 죽지 않았다

Context

LLM 랩의 성능 향상과 수평적 도구 통합으로 인해 단순 래퍼 기반 AI 앱의 생존 가능성이 낮아진 상황. 모델 성능에만 의존하는 '노란 벽돌길' 아키텍처는 거대 랩의 유통망과 모델 제어권에 의해 잠식되는 한계 보유.

Technical Solution

• 결정론적 결과 보장을 위해 모델 추론과 정교한 소프트웨어 엔지니어링이 결합된 Agentic Workflow 설계
• 산업별 암묵적 지식(Tribal Knowledge)과 엣지 케이스를 학습 데이터로 전환하는 Vertical Data Flywheel 구축
• 비용 및 성능 최적화를 위해 작업 복잡도에 따라 Frontier/Mid-tier/Custom 모델을 분기하는 Tiered Routing 아키텍처 도입
• 규제 준수 및 감사 가능성을 확보하기 위해 권한 관리와 로깅을 통합한 Vertical Control Plane 설계
• 모델 업데이트 시 프로덕션 안정성을 보장하는 Eval 셋 기반의 프롬프트 재보정 및 롤아웃 파이프라인 운영
• 단순 툴 호출을 넘어 데이터 캡처와 거버넌스를 엔드투엔드로 소유하는 System of Work 구조 지향