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핵심 요약
LLM의 자유로운 텍스트 출력은 예측 가능성이 낮아 복잡한 에이전트 시스템 구축에 장벽이 된다. SAIA는 고전 게임 엔진의 동사 시스템에서 영감을 받아 12가지 타입 기반 동사를 도입하여 LLM 출력을 제어한다. verify, critique 등의 동사는 정형화된 구조를 보장하며, 루프 컨트롤러는 에이전트의 고착 상태를 감지하고 교정한다. 이를 통해 개발자는 불확실한 프롬프트 엔지니어링 대신 구조화된 논리 흐름으로 신뢰성 높은 LLM 애플리케이션을 구축할 수 있다.
배경
Python 프로그래밍, LLM API 사용 경험, 구조화된 데이터(JSON/Pydantic) 개념
대상 독자
LLM 에이전트의 신뢰성과 구조적 출력을 고민하는 Python 개발자
의미 / 영향
LLM 프롬프트 엔지니어링의 추상화 수준을 높여 복잡한 에이전트 워크플로우를 더 쉽게 관리할 수 있게 한다. 이는 단순한 텍스트 생성을 넘어 소프트웨어 공학적 접근을 LLM 애플리케이션에 도입하는 흐름을 보여준다.
섹션별 상세
SAIA는 LLM의 프롬프트를 단순한 제안이 아닌 타입 기반 계약으로 취급한다. verify()는 불리언 값과 이유를, critique()는 약점 리스트를 반환하도록 설계되어 텍스트 파싱의 불확실성을 제거한다.
python
saia = SAIA.builder().backend(backend).build()
result = await saia.verify(generated_code, "no SQL injection vulnerabilities")
# result.passed = False, result.reason = "User input concatenated directly into query"verify 동사를 사용하여 생성된 코드의 보안 취약점을 검증하는 예시
1987년의 SCUMM 엔진이 어드벤처 게임의 복잡한 퍼즐을 9개의 기본 동사로 해결했듯이, SAIA는 LLM 제어를 위해 12개의 핵심 동사를 제공한다. decompose, extract, synthesize 등의 동사는 각각 명확한 타입 정의를 가져 예측 가능한 에이전트 동작을 가능하게 한다.
python
subtasks = await saia.decompose("Build a web scraper")
results = [await saia.instruct(t) for t in subtasks]
output = await saia.synthesize(results, goal="single working Python script")작업을 분해하고 각 결과를 합성하여 최종 결과물을 만드는 예시
complete() 메서드는 LLM의 실행 루프를 관리하는 컨트롤러 역할을 수행한다. LLM이 동일한 내용을 반복하거나, 모순된 답변을 하거나, 불필요하게 권한을 요청하는 고착 상태를 감지하여 적절한 힌트를 제공하고 정상 궤도로 복구시킨다.
python
result = await saia.complete("Analyze the files in /src and summarize")
# [1] read_file("/src")
# [2] "Should I continue?" -> nudged
# [3] read_file("/src/main.py")
# [4] done(summary="...")
# result.iterations = 4, result.score.nudges = 1complete 컨트롤러를 사용하여 에이전트 루프를 관리하고 넛지를 적용하는 예시
이 라이브러리는 약 2500줄의 순수 Python 코드로 작성되었으며 외부 런타임 의존성이 없다. Anthropic, OpenAI뿐만 아니라 Ollama나 vLLM과 같은 로컬 추론 엔진도 백엔드로 지원하여 환경에 구애받지 않는 유연한 배포가 가능하다.
실무 Takeaway
- LLM의 비정형 출력을 verify()나 critique() 같은 정형화된 메서드로 래핑하여 파싱 에러를 줄이고 시스템 안정성을 확보한다.
- complete() 컨트롤러를 활용하여 LLM이 무한 루프에 빠지거나 불필요한 질문을 반복할 때 자동으로 개입(nudge)하여 작업을 완수하게 한다.
- 백엔드 불가지론적 설계를 통해 동일한 에이전트 로직을 OpenAI, Anthropic 또는 로컬 vLLM 환경에서 코드 수정 없이 실행한다.
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 03. 03.수집 2026. 03. 03.출처 타입 RSS
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