Eval-First Harness 구축을 통한 13일간 25개 알고리즘 버전 자율 배포

Context

LLM 에이전트 기반의 알고리즘 튜닝 시 단일 사례 개선이 타 케이스의 Regression을 유발하는 구조적 한계 발생. Prompt Engineering만으로는 복잡한 알고리즘의 정밀한 품질 제어 및 일관성 유지가 불가능한 상황 분석.

Technical Solution

• Immutable Test Set 기반의 검증 환경을 구축하여 변경 사항에 따른 전수 조사를 강제하는 구조 설계
• Multi-axis Rubric을 통한 정량적 평가 지표 설정으로 AI와 인간 리뷰어가 동일한 기준으로 품질을 판단하는 체계 마련
• AI Reviewer Agent를 통한 1차 Throughput 확보와 Human Reviewer의 직관을 결합한 Harness-mediated Autonomy 모델 채택
• Knowledge-persistence Layer를 통해 실험 이력과 파라미터 민감도를 기록하여 반복적인 시행착오를 방지하는 피드백 루프 구현
• 단순 코드 생성이 아닌 '가설 제안 -> 자동 검증 -> 대시보드 확인 -> 승인/회귀'로 이어지는 파이프라인 구축