AI 시스템이 정답을 잘못 푸는 것이 아니라 잘못된 문제를 정확히 푸는 실패를 방지하려면 Intent Engineering이라는 별도 레이어가 필요하다

Context

기존 AI 개발에서는 프롬프트를 개선하거나 모델을 교체하는 방식으로 문제를 해결하려 했다. 그러나 시스템이 요청 사항을 문자 그대로 정확히 수행하더라도 그것이 사용자의 실제 의도와 다를 수 있다. 이 간극이 대부분의 AI 시스템 실패를 발생시킨다.

Technical Solution

• 요청(Request) → 실제 의도(Intent)를 명시적으로 정의하는 변환 레이어를 추가한다
• Intent를 계약(Contract)으로 취급하여 목표, 제약조건, 성공 기준, 실패 경계를 사전에 지정한다
• 워크플로우를 Raw Intent → Expand → Contract → Execute → Verify로 구조화한다
• Context Engineering은 입력 품질을 담당하고 Intent Engineering은 목표 정확성을 담당하는 별도 레이어로 분리한다

Impact

해당 없음

Key Takeaway

더 강력한 모델은 잘못된 Intent를 더 빠르게, 더 완벽하게, 더 자신 있게 실행한다. 시스템을 신뢰할 수 있게 만드는 것은 상세한 프롬프트가 아니라 실행 전 명확하게 정의된 Intent이다.