AST 기반 자가 수정 엔진을 통한 171K 라인 규모 AI 시스템의 Self-Evolution 구현

Context

학습 후 상태가 고정되는 기존 AI 시스템의 정적 한계 극복 필요성 대두. 운영 경험을 실시간으로 소스 코드에 반영하여 자가 개선하는 동적 진화 구조 설계 요구.

Technical Solution

• System Logs와 Performance Analyzer를 연동한 Improvement Candidates 식별 체계 구축
• Regex 방식의 불안정성을 제거하기 위해 Python AST Parser 기반의 코드 구조 검증 로직 채택
• 원본 코드 보호를 위한 Backup Engine과 구조적 Diff 생성을 통한 Patch Generator 설계
• AST 검증 통과 시에만 패치를 적용하는 Validated Patch Apply 프로세스 구현
• M1-E1 형태의 Version Bump 체계를 통한 진화 단계의 체계적 추적 및 관리
• 운영 데이터 기반의 XP 및 Leveling System을 통한 기능 해금 제어 로직 도입