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Dev.toAI/ML
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모델 의존적 상태 관리 탈피를 통한 Agent State Drift 해결
Stop using the model as your memory
AI 요약
Context
LLM의 Context Window를 상태 저장소로 활용함에 따라 발생하는 정보 유실과 결정 사항의 반복적 번복 문제 분석. Context Window 확장만으로는 오래된 지침의 오염과 추론 일관성 결여라는 구조적 한계를 해결하지 못하는 상황.
Technical Solution
- 모델을 상태 저장소가 아닌 실행 유닛(Worker)으로 정의하는 역할 분리 설계
- 대화 이력이 아닌 Frozen Spec 파일을 통한 Single Source of Truth 구축
- 검증 완료 후 상태를 갱신하는 Checklist 기반의 State Machine 도입
- 대화 흐름 중심에서 작업 결과물 중심으로의 워크플로우 제어권 전환
- 컨텍스트 입력량을 최소화하여 신선한 입력값의 비중을 높이는 전략 채택
- 리포지토리 자체를 메모리로 활용하여 세션 재시작 시에도 일관된 복구 지점 확보
실천 포인트
- Agent 설계 시 LLM의 기억력에 의존하는 로직을 외부 파일이나 DB 상태로 분리했는가 - 작업의 진척도를 모델의 판단이 아닌 테스트 통과 기반의 Checklist로 관리하는가 - Context Window에 불필요한 과거 대화 이력이 누적되어 추론 성능을 저하시키지 않는가 - Agent가 참조하는 Spec 문서가 최신 상태를 유지하며 명확한 제약 사항을 포함하는가