피드로 돌아가기
Dev.toAI/ML
원문 읽기
확률적 Prompt를 넘어 Deterministic Harness 기반의 분석 워크플로우 구현
I built Alpha Insights: AI business research with validators, not just prompts
AI 요약
Context
LLM 기반 리서치 도구가 단순히 요약에 치중하며 근거 누락 및 단계 생략 등의 비결정적 동작을 수행하는 한계 발생. 결과물의 외형적 완성도와 실제 의사결정 가능 수준의 데이터 품질 사이의 괴리 해결 필요.
Technical Solution
- State Machine 도입을 통한 리서치 단계, 티어, 로드된 Framework 및 산출물 추적 관리
- Stage Gate Validator 설계를 통한 단계별 필수 아티팩트 생성 여부 검증 및 전이 제어
- HTML Write Guards 적용으로 증거 및 인사이트 검증 전 최종 리포트 생성으로의 조기 진입 차단
- 19종의 Business Framework와 9종의 Analyst Methodology를 외부 제약 조건으로 강제하여 분석 깊이 확보
- Source Quality 및 Confidence 기반의 Evidence Chain 구축을 통한 결과물 감사 가능성 확보
- Dual-platform Adapters 설계를 통한 Claude Code 및 Codex Desktop 환경 동시 지원
실천 포인트
- LLM 에이전트 설계 시 Prompt 의존도를 낮추고 결정론적(Deterministic) 검증 레이어 추가 검토 - 단계별 상태 전이 모델(State Machine)을 도입하여 워크플로우의 무결성 보장 - 최종 결과물 생성 전 중간 산출물(Intermediate Artifacts)의 필수 검증 단계 정의 - 정성적 답변을 정량적 근거와 연결하는 Evidence Chain 구조 설계