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Dev.toAI/ML
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Prompt Layering 분석을 통한 Agent Identity 불일치 및 Drift 문제 해결
Why your agent ignores its skill body but obeys the system prompt
AI 요약
Context
Base System Prompt와 조건부 로딩 방식의 Skill Body로 구성된 계층적 프롬프트 아키텍처 사용. 특정 Skill이 트리거되지 않은 쿼리에서는 해당 Skill Body가 Context Window에 포함되지 않아, Skill 내부에 정의된 정체성(Identity) 설정이 무시되는 설계적 한계 노출.
Technical Solution
- Request Dump 분석을 통한 실제 LLM 전달 프롬프트의 가시성 확보 및 누락된 레이어 식별
- 모든 쿼리에 적용되어야 하는 Invariant(정체성, 단위 체계, 규칙)를 Conditional Layer에서 Always-on Layer(Base Persona)로 이전 배치
- 수동 파일 복사로 인한 Repo와 Runtime 간의 설정 불일치를 해결하기 위해 Git Pre-commit Hook 기반의 자동 배포 파이프라인 구축
- 중복 정의된 하드코딩 값을 제거하고 단일 Resolver를 통해 Base Persona와 Data Model에 값을 주입하는 Templating 구조 도입
실천 포인트
- LLM 응답 이상 발생 시 추측을 배제하고 실제 Request Dump를 통해 전달된 최종 프롬프트를 검증했는가? - 항상 적용되어야 하는 전역 규칙이 특정 도구/스킬의 Conditional Prompt 내부에 격리되어 있지는 않은가? - 프롬프트 파일과 런타임 환경 간의 동기화를 보장하는 자동화된 Deployment 프로세스가 존재하는가? - 동일한 설정값이 여러 프롬프트 레이어에 중복 정의되어 Configuration Drift 위험을 초래하고 있지 않은가?