Probabilistic AI를 통제하는 FSM 기반 Governed Execution Runtime 설계

Stop Building Autonomous AI Agents. Build Governed Execution Runtimes Instead.

Alex Delov2026년 6월 7일4분advanced

AI 요약

Context

LLM이 실행 흐름과 도구 선택을 직접 제어하는 기존 Autonomous Agent 구조의 불확실성 분석. 엔터프라이즈 환경에서 필수적인 Auditability와 Deterministic Boundary 확보가 불가능한 Probabilistic Orchestration의 한계점 식별.

Technical Solution

LLM을 제어 주체가 아닌 제약된 Compute Unit으로 정의하고 Deterministic FSM Runtime 내부에서 동작시키는 구조 설계
Projection Layer 도입을 통한 LLM의 런타임 컨텍스트 접근 제한 및 Semantic Contamination 방지를 위한 정보 최소화 구현
eval() 및 exec()를 배제하고 제약된 AST Engine을 통한 Bounded Semantic Expressiveness 확보로 Replayability 및 보안성 강화
Event-Sourcing 철학을 적용하여 Execution Trace를 Source of Truth로 두고 Deterministic Projection인 Receipt를 분리 생성하는 아키텍처 채택
Transition Entropy 지표를 통한 구조적 실행 불안정성 측정 및 임계값 초과 시 Structural Degradation 플래깅 메커니즘 구축
Transactional Mutation 패턴을 적용하여 Type Validation 및 Test 통과 후 커밋하는 CI-grade 코드 수정 프로세스 구현

실천 포인트

1. LLM이 제어 흐름을 결정하는가, 아니면 정의된 FSM의 상태 전이를 보조하는가 검토

2. LLM에 전달되는 컨텍스트를 Projection Layer로 필터링하여 불필요한 메타데이터 유입을 차단하고 있는지 확인

3. AI의 코드 수정 시 Stage -> Validate -> Commit 단계의 Transactional 보장 체계 구축 여부 점검

4. 단순 토큰 사용량이 아닌 Execution Path Variance 및 Entropy 기반의 구조적 모니터링 지표 도입 고려

태그

#Deterministic Runtime #AST Engine #FSM #Event Sourcing #Observability

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