LLM 자동화 구축에서 배운 점: 실행과 계획의 분리

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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.

용어 해설

오케스트레이션(Orchestration): — 여러 개의 개별 작업이나 도구들을 조율하여 하나의 복잡한 워크플로우를 완성하는 과정이다. 이 글에서는 LLM이 도구의 실행 결과를 분석하고 다음 행동을 결정하는 지휘자 역할을 수행하는 단계를 의미한다.
런타임 레이어(Runtime Layer): — 프로그램이 실제로 실행되는 물리적인 계층을 의미한다. 본문에서는 LLM의 개입 없이 순수하게 코드로만 작성되어 도구가 실제 작업을 수행하는 결정론적인 실행 단계를 뜻한다.
에이전트 구성(Agent Setup): — 특정 목표를 달성하기 위해 AI 모델이 자율적으로 판단하고 도구를 사용하도록 설계된 시스템 구조이다. 계획, 실행, 상태 관리 등의 요소가 결합되어 하나의 독립적인 작업 단위를 형성한다.

언급된 도구

Karis CLI추천

계획과 실행이 분리된 계층형 아키텍처 기반의 자동화 도구

Claude추천

오케스트레이션 레이어에서 계획 및 추론 담당