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Dev.toAI/ML
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4,000라인 코드로 구현한 Typed Pipeline 기반 AI Agent 안정성 확보
The 5 Places Every AI Agent Dies (and the 4,000-Line Repo That Fixes All Five)
AI 요약
Context
기존 AI Agent의 'Mega-prompt in a while loop' 구조로 인한 디버깅 불가능성과 낮은 신뢰성 문제 분석. 제어 흐름을 LLM에 전적으로 의존함에 따라 발생하는 비결정적 동작과 모호한 사용자 의도 처리의 한계점 식별.
Technical Solution
- 전체 프로세스를 Intent, Ambiguity, Clarifier, Planner, Executor의 5개 독립 단계로 분리한 모듈형 아키텍처 설계
- 각 단계 간 데이터 교환 시 Pydantic 기반의 Typed Schema를 강제하여 명확한 계약(Contract) 설정 및 테스트 가능성 확보
- LLM 외부에서 명시적인 Control Flow를 제어하여 확률적 루프를 제거하고 결정론적 파이프라인 구축
- Ambiguity 단계에서 부족한 정보를 식별하고, Clarifier 단계에서 Web Search를 통한 자동 해결과 사용자 질문을 분리하는 Cost-triage 로직 구현
- 의도 파악 단계에서 'alternative_interpretations' 필드를 도입하여 입력의 모호성을 정량적 신호로 변환
실천 포인트
- LLM 프롬프트를 거대하게 만드는 대신 작고 구체적인 역할의 전문 에이전트로 세분화할 것 - 단계별 입출력에 엄격한 Type 정의를 적용하여 디버깅 포인트와 테스트 표면을 확보할 것 - 사용자에게 질문하기 전, 외부 API나 검색을 통해 해결 가능한 정보인지 먼저 판단하는 필터링 레이어를 배치할 것 - 제어 흐름(Control Flow)을 LLM 내부에 맡기지 말고 외부 코드 수준에서 명시적으로 관리할 것