LangGraph 상태 전환과 확률적 모델의 한계에 대한 고찰

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핵심 요약

LangGraph를 이용한 에이전트 워크플로에서 autoregressive 모델의 확률적 특성으로 인한 결정론적 상태 유지의 한계와 형식적 추론 모델 도입의 필요성을 논의한다.

LangGraph를 활용한 에이전트 워크플로 구축 중, 확률적 모델의 결정론적 상태 유지 한계에 직면하여 업계의 모델 활용 방식에 대한 회의감을 토로했다.

현재의 LLM 기반 에이전트 설계는 확률적 모델의 한계로 인해 결정론적 논리 구현에 어려움을 겪고 있다. 커뮤니티는 단순한 모델 체이닝을 넘어 형식적 추론 능력을 갖춘 모델을 에이전트 아키텍처에 통합하는 방향으로의 전환을 고민하고 있다.

작성자의 좌절감에 공감하며, 에이전트 워크플로의 결정론적 한계에 대한 기술적 논의가 이루어졌다.

01중립분열

확률적 모델을 결정론적 에이전트 워크플로에 사용하는 것이 구조적으로 적절한가에 대한 회의적 시각.

작성자는 LangGraph의 상태 전환 과정에서 모델이 경로를 이탈하는 문제에 직면했다. 시스템 프롬프트와 Pydantic 검증을 강화해도 autoregressive 모델의 확률적 특성상 100% 결정론적 출력을 보장하기 어렵다.

현재의 autoregressive 모델은 결정론적 논리가 필요한 에이전트 워크플로에 적합하지 않다. 작성자는 이를 슬롯머신으로 계산기를 만드는 것에 비유하며 구조적 부적합성을 지적했다.

Aleph과 같은 모델이 형식적 소프트웨어 검증 벤치마크에서 성과를 낸 사례를 언급하며, 현재의 확률적 모델을 강제로 사용하는 방식에서 벗어나야 한다고 주장했다.

여러 GPT 래퍼를 체이닝하여 검증하는 방식은 근본적인 해결책이 아니며, 형식적 추론이 가능한 모델을 에이전트의 표준 노드로 도입해야 한다는 의견을 제시했다.

LangGraph중립

에이전트 워크플로 구축

Pydantic중립

데이터 검증

GPT중립

에이전트 구성 요소