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Dev.toAI/ML
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Deterministic FSM 기반 LLM 오케스트레이션으로 2,800 TPS 및 무결성 달성
llm-nano-vm v0.8.0 — deterministic FSM runtime for LLM pipelines, now with output validation and per-step timeouts
AI 요약
Context
LLM을 오케스트레이터로 사용하는 기존 프레임워크의 비결정적 특성으로 인한 가드레일 우회 및 실행 순서 제어 불능 문제 발생. 모델의 출력값에 의존하는 제어 흐름이 시스템 안정성을 저해하는 병목 지점으로 작용.
Technical Solution
- LLM을 결정론적 그래프의 단순 단계로 정의한 FSM(Finite State Machine) 기반 런타임 설계로 제어권 회수
- allowed_outputs를 통한 LLM 출력값의 Enum 검증 및 fail/skip/retry 정책 적용으로 하위 단계 전파 데이터 무결성 보장
- ASTEngine 도입을 통한 조건문 파싱 및 샌드박스 인터프리터 실행으로 Python eval() 제거 및 보안성 강화
- GovernanceEnvelope 구조를 통한 모든 단계의 불변 감사 기록 생성 및 SQLite WAL 기반의 상태 영속성 확보
- CapabilityRef 토큰 및 Tombstoning 메커니즘을 통한 GDPR 준수 및 민감 데이터 삭제 처리 로직 구현
- Budget Guardrails(max_steps, max_tokens) 설정을 통해 실행 전 자원 소모를 제한하는 선제적 중단 구조 설계
실천 포인트
- LLM 출력값을 상태 전이의 조건으로 사용할 때 반드시 Explicit Enum 검증 단계(Allowed Outputs)를 배치할 것 - 동적 조건 평가 시 보안을 위해 eval() 대신 제한된 AST 인터프리터를 구현하여 런타임 권한을 최소화할 것 - 분산 환경의 LLM 워크플로우 설계 시 각 단계별 Timeout 및 Fallback 정책을 독립적으로 구성하여 시스템 전체의 정지 현상을 방지할 것