LLM 자동화 구축에서 배운 점: 실행과 계획의 분리

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핵심 요약

LLM을 실행자가 아닌 계획자로 활용하고 실행은 순수 코드로 처리하는 계층형 아키텍처를 통해 에이전트의 안정성을 높이는 방법이다.

배경

LLM을 자동화 도구의 직접적인 실행자로 사용했을 때 발생하는 신뢰성 문제를 해결하기 위해, 계획과 실행을 분리한 Karis CLI의 아키텍처 설계 경험을 공유했다.

의미 / 영향

이 토론은 LLM 기반 에이전트의 신뢰성 문제가 모델 자체의 성능보다 아키텍처 설계의 문제임을 시사한다. 실행과 계획을 분리하는 계층화 전략은 프로덕션 환경에서 LLM을 안정적으로 운영하기 위한 실무적 표준이 될 수 있다.

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작성자는 이 패턴을 수개월간 사용하며 가장 안정적인 에이전트 설정을 얻었다고 평가하며, 다른 개발자들에게도 LLM의 경계를 어디에 둘지 고민할 것을 권장했다.

주요 논점

01찬성다수

LLM의 역할을 계획 수립으로 제한하고 실행은 코드로 분리하는 것이 시스템 안정성에 필수적이다.

합의점 vs 논쟁점

합의점

LLM은 실행 신뢰성 측면에서 한계가 있다.
계획(Reasoning)과 실행(Execution)의 분리는 에이전트 아키텍처의 핵심이다.

실용적 조언

에이전트 설계 시 LLM이 직접 도구를 실행하게 하지 말고, 도구 실행 결과에 대한 판단만 내리게 하라.
모델 교체 가능성을 염두에 두고 오케스트레이션 레이어를 독립적으로 설계하라.

섹션별 상세

LLM의 역할 한계와 실행 신뢰성 문제에 대해 논의했다. LLM은 계획 수립과 요약에는 뛰어나지만 직접적인 실행자로서의 신뢰성은 낮다는 점이 지적됐다. 이를 해결하기 위해 실행 레이어는 LLM 없이 순수 코드로만 구성하여 도구가 실제 작업을 안정적으로 수행하도록 설계했다. 수개월간의 운영 경험을 통해 이 패턴이 가장 안정적인 에이전트 설정임을 확인했다. 이는 LLM의 추론 능력과 코드의 결정론적 특성을 결합하여 시스템 전체의 신뢰성을 확보하려는 시도이다.

계층화된 아키텍처를 통한 모듈성 확보 방안을 제시했다. Karis CLI는 런타임(코드), 오케스트레이션(LLM), 태스크(상태 관리) 레이어로 역할을 명확히 분리했다. 오케스트레이션 레이어의 Claude는 도구 실행 결과를 바탕으로 다음 단계를 계획하는 추론 작업만 담당한다. 이러한 분리 구조 덕분에 특정 모델을 교체하거나 도구를 독립적으로 업데이트하는 것이 용이해졌다. 실무적으로는 LLM의 경계를 명확히 설정함으로써 모델 업데이트에 따른 시스템 파손 위험을 줄이는 효과가 있다.

실무 Takeaway

LLM은 직접적인 코드 실행보다는 도구 실행 결과를 바탕으로 다음 행동을 결정하는 계획자 역할에 집중시킬 때 가장 효과적이다.
실행 레이어를 순수 코드로 격리하면 LLM의 비결정론적 특성으로 인한 오류를 방지하고 시스템의 재현성을 높일 수 있다.
런타임, 오케스트레이션, 태스크 레이어로 아키텍처를 분리하면 모델 스왑이나 도구 확장이 용이한 유연한 시스템 구축이 가능하다.

언급된 도구

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