AI 에이전트 환각 현상을 방지하는 5가지 기술을 로컬 데모에서 프로덕션 인프라로 전환하는 방법을 설명합니다

Context

AI 에이전트 환각은 LLM 기반 에이전트가 허위 데이터를 생성하거나 잘못된 도구를 선택할 때 발생합니다. 기존 데모 환경에서는 하드코딩된 데이터와 단일 사용자 환경으로 동작했지만 확장성이 부족했습니다.

Technical Solution

• 로컬 Neo4j Desktop 파일을 Neo4j AuraDB 관리형 데이터베이스로 교체하여 Graph-RAG 구현합니다
• 인메모리 FAISS 인덱스를 AgentCore Gateway MCP 시맨틱 라우팅으로 대체합니다
• 하드코딩된 검증 에이전트를 Lambda와 DynamoDB 기반 검증 함수로 전환합니다
• Python 훅의 하드코딩된 규칙을 DynamoDB 동적 규칙으로 변경하여Redeploy 없이 업데이트합니다
• 금융 컴플라이언스 규칙에는 Hard Hooks를, 운영 규칙에는 Soft Steering을 적용합니다

Impact

DynamoDB 온디맨드, Lambda, Secrets Manager는 AWS Free Tier 적격이며 Neo4j AuraDB Free는 월 $0 티어를 제공합니다.

Key Takeaway

anti-hallucination 기술 자체는 동일하며 변경되는 것은 인프라입니다. 관리형, 확장 가능하고 코드 변경 없이 업데이트 가능한 인프라로 전환하는 것이 핵심입니다.