AI 무한 루프 방지를 위한 7단계 Termination Architecture 설계

"When AI reviews AI's code, you've built an infinite loop. Here's how we stopped it."

Takayuki Kawazoe2026년 6월 25일8분advanced

AI 요약

Context

AI 리뷰어와 AI 수정자가 상호작용하는 구조에서 발생하는 무한 루프와 LLM Token 비용 발산 문제 발생. 모델의 지능이 아닌 아키텍처 수준에서 Termination과 Cost Bound를 보장해야 하는 제약 사항 직면.

Technical Solution

Handoff Trigger 지점을 Finding 생성 시점이 아닌 PR Merge 시점으로 변경하여 Unmerged PR의 Downstream 비용 제거
Bot-authored PR를 Auto-handoff 대상에서 제외하여 AI 간의 자동 체이닝으로 인한 직접적인 Loop 차단
Purple Verify Run에서 발생한 Finding의 Handoff를 배제하여 내부 검증 루프 진입 방지
Finding별 handed_off_task_id를 통한 Idempotency 보장으로 동일 문제에 대한 중복 Task 생성 방지
Human-queued Finding에 한해 Loop Guard를 우회하는 Escape Hatch를 설계하여 인간의 명시적 의도 반영
Bot PR 리뷰 시 Severity $\ge$ High 수준의 Carry-over 이슈만 Block 하고 신규 Minor 이슈는 허용하는 Convergence-favoring 로직 적용

실천 포인트

- AI 에이전트 간 협업 설계 시 모델 성능이 아닌 시스템 아키텍처로 종료 조건(Termination)을 강제했는가? - 상태 변경 이벤트(Webhook) 처리 시 비용이 발생하는 작업이 Merge 단계와 같이 결정적인 게이트 뒤에 배치되었는가? - 멱등성(Idempotency) 보장을 위한 고유 ID 기반의 Dispatch 제어 메커니즘이 존재하는가? - 자동화된 워크플로우 내에서 인간이 개입하여 제어권을 가질 수 있는 명시적 우회 경로(Escape Hatch)가 설계되었는가?

태그

#LLM Token Optimization #Convergence #Event-Driven Architecture #Idempotency #Infinite Loop

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