Web3 AI 에이전트의 비결정론적 위험을 제거한 5계층 Deterministic Cage 설계

💎 LIRIX v1.5.1 [Codename: OMNISCIENCE] — The Deterministic Cage for Web3 AI

lokii2026년 4월 28일8분advanced

AI 요약

Context

LLM의 확률론적 특성으로 인한 Hallucination이 Web3 트랜잭션에서 치명적인 자산 손실로 직결되는 구조적 한계 존재. 프롬프트 엔지니어링 기반의 소프트 제어 방식으로는 온체인 가치 이동의 안전성을 수학적으로 보장할 수 없는 상태 분석.

L1 Omniscient Intent: 단순 에러 반환이 아닌 exc.resolution_for_agent 프로토콜을 통한 수학적 Delta 제공으로 에이전트의 자가 수정 및 행동 조건화 유도
L2 Omniscient Structure: Pydantic v2 엔진을 통한 런타임 Schema 강제화로 Payload의 Shape Drift 및 타입 불일치 단계에서 즉시 차단
L3 Omniscient Perception: EIP-1967 ABI 디코딩과 Beacon/UUPS Slot Sniffing 및 TTL LRU Cache를 결합하여 프록시 패턴 뒤에 숨겨진 실제 구현체 식별
L4 Omniscient Truth: 단일 RPC 노드의 신뢰 문제를 해결하기 위해 다수 노드 간 $\lceil N \times 2/3 \rceil$ supermajority 합의 기반의 BFT Quorum 메커니즘 적용
L5 Omniscient Control: State Delta 수학과 ShadowPolicySchema를 통한 이중 검증으로 에이전트의 의도와 실제 Ledger 상태 변화의 일치 여부 최종 확정

실천 포인트

1. LLM의 출력을 신뢰하지 않고 검증 가능한 수학적 제약 조건(Deterministic Cage) 내에서만 실행되는 구조인지 검토

2. 외부 API/RPC 호출 시 단일 엔드포인트 의존성을 제거하고 Quorum 기반의 합의 로직 도입 고려

3. 데이터 입력 단계에서 Pydantic 등 강타입 스키마 검증기를 배치하여 하위 실행 계층으로의 유효하지 않은 페이로드 전파 차단

4. 실행 전후의 상태 변화(State Delta)를 비교하여 비정상적인 상태 전이를 감지하는 Shadow Oracle 패턴 적용

태그