환각 없는 코딩 에이전트 HallBayes V2 출시: 베이지안 검증 기반의 토큰 최적화

작성자가 직접 개발한 도구와 연구 논문을 함께 공개하여 기술적 신뢰도가 높다는 평가를 받으며, 특히 환각 제어 방식에 대한 관심이 높다.

• 에이전트의 환각으로 인한 토큰 낭비가 심하다면 로그 확률 기반의 검증 로직을 도입하여 답변 거부 기능을 구현하라.
• vLLM을 사용하여 로컬에서 모델을 구동하면 API 비용 부담 없이 에이전트의 반복 워크플로우를 실행할 수 있다.

• 베이지안 확률 모델을 활용해 LLM의 응답 신뢰도를 실시간으로 측정하고 정보 부족 시 답변을 거부하게 함으로써 코딩 환각을 억제한다.
• 검증 단계에서 고비용 모델 대신 소형 모델을 병행 사용하여 전체적인 API 비용을 절감하고 토큰 효율성을 극대화했다.
• 로컬 추론 엔진인 vLLM과의 연동을 지원하여 사용자가 자신의 인프라에서 에이전트를 직접 제어할 수 있는 유연성을 제공한다.