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Dev.toAI/ML
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Hallucination 제거를 위한 3계층 Agentic Data Layer 설계 및 MCP 표준 도입
The Data Layer Problem in Agentic AI — Why Your Agent Knows Everything Except What It Needs
AI 요약
Context
LLM의 정적 Training Data 의존으로 인한 실시간 정보의 Hallucination 발생 문제 분석. 단순 Prompt Engineering으로는 해결 불가능한 데이터 아키텍처의 근본적 한계 노출.
Technical Solution
- Reasoning, Tool, Data Provider로 분리된 3-Tier Architecture 설계를 통한 관심사 분리
- Unstructured HTML 파싱 대신 Schema-validated JSON 응답을 강제하는 Typed API 인터페이스 도입
- Monolithic Search 도구를 지양하고 Single Responsibility 원칙을 적용한 Narrow Tool 구성으로 모델의 Tool Selection 정확도 향상
- Model Context Protocol(MCP) 표준 적용을 통해 다양한 Agent Runtime 간의 데이터 인터페이스 호환성 확보
- API Response 내 최소 필수 필드만 포함하는 Data Filtering을 통한 Context Window 최적화 및 Reasoning 노이즈 제거
- Error State의 명시적 정의를 통해 모델이 API 실패 상황을 인지하고 적절히 대응하도록 설계
실천 포인트
- 모든 factual query에 대해 Search Engine이 아닌 Ground Truth API 매핑 여부 검토 - 도구별 Request/Response Schema의 정밀한 정의 및 타입 검증 로직 구현 - Tool Call 응답 시 불필요한 필드를 제거한 최소 데이터 셋 반환 구조 적용 - 404, 429 등 API 에러 발생 시 모델이 해석 가능한 표준 에러 포맷 정의