Gemma 4 2B 기반 Local Agent 구현을 위한 5단계 Safety Stack 설계

What I shipped during I/O 2026 week: Gemma 4 on Ollama with a five-piece safety stack

Mukunda Rao Katta2026년 5월 19일6분intermediate

AI 요약

Context

2B 파라미터 규모의 소형 LLM을 Agent의 브레인으로 활용 시 JSON 포맷 붕괴, Tool Argument 할루시네이션, 컨텍스트 윈도우 관리 부족 등 구조적 불안정성 발생. 단순 프롬프팅만으로는 상용 모델 수준의 신뢰성을 확보하기 어려운 기술적 제약 존재.

Technical Solution

Three-pass Repair 로직을 통한 Markdown Fence 제거 및 최대 균형 JSON 객체 추출로 출력 드리프트 해결
Tool Validator 도입을 통한 스키마 검증 및 에러 메시지의 모델 피드백 루프 구성으로 Argument 정확도 개선
Declarative Domain Allowlist 기반의 Egress 필터링을 적용하여 Prompt Injection 및 비정상 도메인 접근 원천 차단
Anchored Truncation 전략(System Message 및 최신 User Turn 보존)을 통한 제한된 Context Budget 최적화
JSON Trace 기반의 Snapshot Test 시스템 구축으로 시스템 프롬프트 변경에 따른 회귀 테스트 자동화

실천 포인트

- LLM 출력물에 대해 단순 재시도가 아닌 구체적인 필드명과 제약 조건을 포함한 Hint 제공 여부 확인 - Tool Execution 전 단계에서 스키마 검증 계층을 배치하여 잘못된 인자 값이 런타임 에러로 이어지는지 검토 - 컨텍스트 초과 시 단순 절삭이 아닌 핵심 프롬프트를 보존하는 Anchored Truncation 전략 적용 - LLM 기반 워크플로우 변경 시 정성적 평가 대신 JSON Trace Snapshot을 통한 회귀 테스트 도입

태그

#Gemma 4 #Ollama #Local-first AI #LLM Scaffolding #Agentic Workflow

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