분산된 AI Agent 규칙의 46% Drift 해결을 위한 단일 진실 공급원(SSOT) 컴파일러

Context

다양한 AI 도구별로 파편화된 설정 파일 관리로 인한 Rule Drift 현상 발생. 실제 코드베이스의 상태와 AI 가이드라인 간의 불일치로 인한 비효율적 코드 생성 및 런타임 오류 증가.

Technical Solution

• Single Source of Truth(SSOT) 기반의 governance.md 중심 아키텍처 설계
• 정적 분석 기반의 Analyzer를 통해 CI 워크플로우, package.json 등에서 실제 Gate 정보를 자동 추출하는 메커니즘 구현
• LLM 추론을 배제한 Pattern Matching 방식을 채택하여 결정론적(Deterministic) 결과 도출 및 보안 리스크 제거
• 13개 타겟 도구별 네이티브 포맷으로 변환하는 컴파일 타임(Compile-time) 배포 전략 적용
• Git Hook 연동을 통한 Rule Drift 감지 및 자동 재컴파일 파이프라인 구축

Impact

• 50개 오픈소스 저장소 분석 결과 46%의 Rule Drift 확인 및 해결 가능성 입증
• 저장소당 평균 1.2초의 빠른 분석 속도 및 1,809개의 Gate 자동 추론 성공
• 101개 저장소 대상 4,400회 호출 테스트 시 Crash 0건의 안정성 확보

Key Takeaway

런타임 프록시나 사이드카 방식보다 정적 컴파일 방식이 도구 간 호환성과 결정론적 일관성 확보에 유리함