Qwen2.5 기반 LLM Scheduler를 통한 자율 작업 계획 및 실행 체계 구축

Tian AI Autonomous Agents: Task Scheduling with LLM

Jeffrey.Feillp2026년 4월 25일2분intermediate

AI 요약

Context

단순 질의응답 수준에 머무는 기존 AI Assistant의 한계 직면. 다단계 작업을 스스로 계획하고 실행하는 실질적 생산성 도구 구현을 위해 Proactive한 Task Scheduler 도입 필요성 대두.

Qwen2.5-1.5B 모델 기반의 LLM Parser를 통해 자연어 요청을 actionable한 5가지 Intent로 분류 및 분해
Topological Sorting 알고리즘을 적용한 TaskQueue 설계로 작업 간 Dependency Resolution 및 최적 실행 순서 보장
프로젝트 루트 경로 및 특정 도메인으로 제한한 Safety Whitelist 도입을 통한 권한 제어 및 시스템 보안 강화
실행 결과의 일관성과 성공 여부를 판단하는 Self-Reflection Loop 구축으로 작업 정밀도 향상
정규표현식 기반 Greeting Shortcut을 통해 단순 인사말의 LLM 추론 과정을 생략함으로써 리소스 효율 극대화

실천 포인트

1. LLM의 할루시네이션 방지를 위해 실행 전 단계에서 Safety Whitelist 기반의 권한 검증 로직을 배치했는가?

2. 복합 작업의 실행 순서를 보장하기 위해 Topological Sort와 같은 결정론적 스케줄링 알고리즘을 결합했는가?

3. 모든 요청을 LLM에 보내지 않고 단순 패턴은 Shortcut으로 처리하여 Inference 비용을 최적화했는가?

4. 작업 완료 후 결과물을 검증하고 재시도 여부를 결정하는 Self-Evaluation 루프를 설계했는가?

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