LLM 토큰 낭비를 줄이는 Locus 기반 구조적 프로그래밍 언어 Aperio

Aperio Lang

2026년 5월 15일4분advanced

AI 요약

Context

기존 언어들이 인간의 인지 능력과 머신 실행 간의 마찰 최소화에 집중한 결과, LLM 기반 워크플로우에서 불필요한 Syntax 번역 비용과 Token 소모가 발생함. 시스템의 Mental Model과 실제 코드 구조 간의 괴리로 인해 LLM의 재시도 횟수가 증가하고 Latency가 상승하는 한계 노출.

Technical Solution

Substrate-invariant 구조적 모델인 Recursive Hypergraph 기반의 Locus 단위 설계 도입
Mental Model과 코드 구조를 일치시켜 LLM의 번역 레이어를 제거하는 Structural Correspondence 구현
@form(vec, ring_buffer, hashmap) 어노테이션을 통한 데이터 구조 및 세만틱 결정 방식의 추상화
Locus-Contract-Bus Topic 체계를 통한 서비스 간 통신 및 라이프사이클 관리의 구조적 일관성 확보
LLVM 18 기반의 Native Codegen과 Tree-walking Interpreter를 통한 빠른 피드백 루프 구축

실천 포인트

- LLM 기반 코드 생성 시 도메인 모델과 구현 코드의 구조적 일치 여부 검토 - 복잡한 비즈니스 로직을 Locus, Contract, Topic 단위로 분해하여 추상화 모델 설계 - 정적 타입 시스템과 구조적 어노테이션을 결합해 인프라 세부 구현 사항을 추상화하는 방식 고려

태그

#LLVM #LLM-driven Development #Locus #Structural Correspondence #Recursive Hypergraph

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