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Dev.toAI/ML
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LLM-to-DSL 컴파일 패턴을 통한 Agent 실행 안전성 확보 및 결정론적 시스템 설계
The Execution Safety Crisis in Multi-Agent Workflows — And the Architectural Pattern That Solves It
AI 요약
Context
LLM의 확률적 특성과 백엔드 시스템의 결정론적 요구사항 간의 충돌로 인한 실행 안전성 위기 발생. Direct Execution 방식은 상태 오염 및 에러 추적 불가 문제를 야기하며, Agent 체이닝 시 신뢰도가 기하급수적으로 하락하는 구조적 한계를 가짐.
Technical Solution
- User Intent를 자유 형식의 코드가 아닌 엄격한 Grammar를 가진 DSL(Domain-Specific Language)로 컴파일하는 구조 설계
- LLM과 실행 환경 사이에 Grammar Validator를 배치하여 문법적 정밀도를 검증하는 단계 추가
- 모델의 출력을 시스템 상태 변경 전 결정론적 검증 엔진을 통해 필터링함으로써 Unsafe State를 원천 차단
- 실행 레이어를 모델의 출력 형식이 아닌 DSL 문법에 종속시켜 모델 교체 시에도 시스템 안정성을 유지하는 Decoupling 달성
- 고위험 작업에 대해 사람이 DSL 결과물을 검토하고 승인할 수 있는 Human-in-the-loop 구조의 물리적 구현 가능
- 실행 가능 공간을 무한한 텍스트에서 정의된 문법 내부로 제한하여 런타임 에러를 구조적으로 방지
실천 포인트
- Agent의 출력을 직접 실행하지 않고 중간 DSL로 정의하여 컴파일 단계 도입 검토 - Guardrail 필터링 대신 입력 가능한 공간 자체를 제약하는 Grammar-based Validation 적용 - 모델 변경 시 영향도를 최소화하기 위해 실행 인터페이스를 DSL 표준으로 추상화 - High-stakes 액션에 대해 DSL 기반의 Human-approval 워크플로우 설계