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Validating agentic behavior when “correct” isn’t deterministic
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AI/ML

Dominator Analysis 기반 Trust Layer를 통한 Agentic 비결정성 검증 체계 구축

Validating agentic behavior when “correct” isn’t deterministic

Gaurav Mittal2026년 5월 6일15advanced

Context

전통적인 Deterministic 테스트 방식은 실행 경로의 일치 여부에 의존하여 Agent의 비결정적 행동을 처리하지 못함. 특히 UI 렌더링 지연이나 네트워크 랙과 같은 부수적 노이즈를 실패로 인식하는 False Negative 문제가 CI 파이프라인의 병목으로 작용함.

Technical Solution

  • 정해진 실행 경로 추적이 아닌 필수 결과(Essential Outcomes) 달성 여부를 검증하는 Trust Layer 도입
  • 컴파일러 이론의 Dominator Analysis를 적용하여 성공을 위해 반드시 거쳐야 하는 필수 상태(Essential States) 정의
  • 다중 경로 실행 사례 중 공통적으로 나타나는 논리적 구조를 추출하여 Ground Truth 자동 도출
  • Multimodal AI를 결합하여 시각적 노이즈와 핵심 상태 변화를 구분하는 시맨틱 검증 로직 구현
  • 실행 경로의 가변성을 허용하되 구조적 필수 지점을 통과했는지 확인하는 Non-linear Validation 설계
  • 내부 로직에 의존하지 않고 외부 학습 구조를 통해 성공 여부를 판별하는 독립적 검증 아키텍처 구축

- Agent 테스트 설계 시 'Step-by-Step' 스크립트 대신 'Essential State' 리스트 정의 - 환경적 노이즈(Loading screen 등)를 Optional State로 분리하여 검증 대상에서 제외 - 소수의 성공 사례에서 공통 분모를 추출하는 Dominator Analysis 관점의 테스트 케이스 설계 검토 - 단순 Visual Regression 대신 시맨틱 의미를 파악하는 검증 레이어 계층화

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