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Dev.toAI/ML
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C++ Core와 Multi-Agent 기반의 Self-Verifying 코드 생성 프레임워크 CLMA 설계
Building CLMA: A Self-Verifying Multi-Agent Framework from Scratch
AI 요약
Context
LLM의 코드 생성 능력과 실제 실행 가능성 사이의 비대칭성으로 인한 수동 검증 비용 발생. 기존 Agent 프레임워크의 단순 Chain 구조로는 자동화된 품질 게이트 구현 및 피드백 루프 형성이 불가능한 한계 존재.
Technical Solution
- C++17 기반의 Core Engine을 통한 DAG 처리 및 Rule Engine 구현으로 성능 최적화
- Solver-Verifier-Evaluator로 이어지는 Closed-Loop 구조 설계를 통한 자가 수정 프로세스 자동화
- Reasonableness, Executability, Satisfaction의 3차원 Scoring 모델 도입으로 피드백의 정밀도 향상
- Weighted Sum 방식의 종합 점수 산출 및 임계값(Default 0.7) 기반의 재시도 로직 구현
- SSE(Server-Sent Events)를 활용한 에이전트 상태 및 실행 흐름의 실시간 스트리밍 시각화
- pybind11 인터페이스를 통한 C++ 엔진의 고성능 처리와 Python의 유연한 오케스트레이션 결합
실천 포인트
- LLM 출력물의 단순 정답 여부가 아닌 실행 가능성과 의도 충족도를 분리하여 측정할 것 - 고빈도 반복 연산 및 DAG 기반의 작업 스케줄링은 C++ 등 컴파일 언어로 Core를 분리하여 성능 확보 - 에이전트 간 피드백 루프 설계 시 구체적인 수정 방향을 제시하는 다차원 평가 지표를 정의할 것 - 실시간 상태 추적이 필요한 Multi-Agent 시스템에는 SSE를 통한 이벤트 기반 UI 업데이트 적용 검토