Durable Proposal Queue 도입을 통한 AI 에이전트 신뢰성 확보 및 제어 체계 구축

akm 0.7.0: Proposal Queue, Reflection Commands, Lessons, and akm-bench

IT Lackey2026년 5월 5일7분intermediate

AI 요약

Context

AI 에이전트가 생성한 제안을 검증 없이 Stash에 직접 기록할 때 발생하는 신뢰성 문제 및 데이터 오염 위험 존재. 생성과 반영 단계의 분리가 없는 구조로 인해 원치 않는 콘텐츠가 검색 결과나 커밋에 포함되는 아키텍처적 한계 직면.

Technical Solution

생성(Generation)과 승격(Promotion) 단계를 분리한 Durable Proposal Queue 설계로 데이터 무결성 보장
reflect, propose, distill 명령어를 통해 Live Stash를 변조하지 않고 큐에만 쓰기 작업을 수행하는 Read-only 워크플로우 구현
writeAssetToSource() 단일 경로를 통한 Proposal Accept 로직 통합으로 검증 단계의 일관성 유지
llm.features.* 맵 기반의 Feature Gate 도입으로 LLM 호출 지점의 제어권 확보 및 기본값 Off 전략 적용
tryLlmFeature() 래퍼 함수를 통해 Timeout(30s) 및 Error Handling을 강제하여 시스템 안정성 강화
lesson이라는 신규 Asset Type을 정의하여 단순 정보 임포트와 구분되는 합성 지식(Synthesized Knowledge) 저장 구조 설계

실천 포인트

- AI 생성 콘텐츠 반영 시 'Proposal Queue'와 같은 중간 검증 레이어를 두어 데이터 오염 방지 - LLM 기능 도입 시 Feature Flag를 통해 기능별 On/Off 및 Fallback 전략을 명시적으로 설계 - LLM 호출부의 Timeout 및 Error Handling을 공통 래퍼 함수로 캡슐화하여 런타임 예외 전파 차단

태그

#LLM orchestration #Data Integrity #Feature Gate #Synthesized Knowledge #Proposal Queue

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