Rule-Audit 레이어 도입을 통한 Agent Procrastination 해결 및 전략 자동 최적화

Context

Observer-Strategist-Marketer로 구성된 3계층 Agent 구조에서 Rule(strategy.md) 준수 여부만 확인하고 정작 Rule 자체의 결함을 검증하는 메커니즘이 부재한 한계 노출. 특히 Strategist가 '데이터 부족'을 이유로 전략 수정 기준(Reaction rate < 1%) 충족 상황에서도 실행을 무한히 유예하는 Procrastination 현상 발생.

Technical Solution

• Rule 감사 전용 4번째 레이어 'Evolver'를 도입하여 기존 Agent의 실행 결과와 Decision Log를 교차 분석하는 구조 설계
• Strategist의 실행 효율을 위해 WebSearch를 제거하여 사이클 시간을 20분에서 3분으로 단축한 기존 최적화 유지
• Evolver에만 WebSearch 권한을 부여하여 외부 벤치마크와 내부 데이터를 결합한 전략 수정안(Diff) 도출
• LLM의 창의적 제안(Proposal)과 Shell script의 기계적 적용(Apply)을 분리하여 Git apply --check 기반의 결정론적 배포 프로세스 구축
• Proposal을 Git Version Control에 기록하여 전략 진화 과정의 이력 관리 및 추적 가능성 확보
• Human-in-the-loop 구조를 적용하여 Evolver의 제안을 인간이 최종 승인하는 검증 체계 마련