Natural Language Drift로 인한 Agentic SDLC의 실행 위험 분석

Natural language drifts, LLMs are not an exception

Alex2026년 6월 22일1분intermediate

AI 요약

Context

Agentic SDLC 내에서 Intent, Specification, Feedback, Environment 등 4가지 신호가 상호작용함. Natural Language의 모호함이 인간의 해석 과정을 거치지 않고 즉시 코드로 실행됨에 따라 발생하는 Drift 위험성 증대.

Technical Solution

Natural Language의 해석 단계가 생략되어 발생하는 직접 실행 가능성(Directly Executable) 리스크 관리 필요
Formality 수준과 Stakeholder 참여도 간의 Inverse Correlation 관계를 고려한 Notation 전략 수립
User Stories, ADR, RFC 등 각 Notation의 Formality Degree를 분석하여 비즈니스 임계 경로의 모호성 제거
Natural Language 기반의 비즈니스 의사결정 지점을 식별하여 Agent의 자의적 해석(Guessing) 가능성 최소화

실천 포인트

1. 비즈니스 핵심 결정 사항이 Natural Language로만 존재 하는지 확인

2. Gherkin, RFC 등 Formality가 높은 Notation을 도입하여 Machine-readable한 명세 확보

3. 기술 이해도가 낮은 Stakeholder의 참여를 보장하면서도 모호함을 줄이는 적정 Formality 수준 설정

태그

#Natural Language Drift #Formality Degree #Agentic SDLC #Specification #Notation

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