LLM 중심 오케스트레이션은 프로덕션 AI의 잘못된 추상화인가?

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대부분의 에이전트 프레임워크는 LLM이 루프 제어, 도구 선택, 실행 흐름 변경을 직접 수행하게 한다. 이는 데모에는 적합하지만, 규제와 감사가 필수적인 엔터프라이즈 환경에서는 신뢰성과 재현성을 보장하기 어렵다.

제안된 대안은 LLM을 자율적 오케스트레이터가 아닌 결정론적 FSM(유한 상태 머신)의 제한된 연산 단위로 활용하는 방식이다. 런타임이 실행 그래프와 거버넌스를 제어하고, LLM은 오직 제한된 단계의 연산만 수행한다.

ProjectionLayer(평가자 맹목화)를 통해 LLM이 전체 컨텍스트를 보지 못하게 하여 거버넌스 메타데이터나 정책 내부 정보를 차단한다. 이는 프롬프트 엔지니어링보다 보안 경계로서의 역할을 수행하며 의미적 오염을 방지한다.

실행 경로의 변동성을 측정하는 'Transition Entropy'를 도입하여 구조적 불안정성을 모니터링한다. 토큰 수나 지연 시간 대신 실행 경로의 변동성이 임계값(2.5비트)을 초과하면 불안정한 실행으로 간주하여 플래그를 생성한다.

개발 에이전트의 코드 변경은 트랜잭션 방식으로 수행된다. 패치 스테이징, 정적 분석(mypy), 단위 테스트(pytest)를 거쳐 검증이 완료된 경우에만 원자적 커밋을 수행하여 CI 수준의 안전성을 확보한다.

유한 상태 머신(FSM): — 상태와 전이를 통해 시스템의 동작을 정의하는 계산 모델. 본문에서는 LLM의 자율적 오케스트레이션 대신 결정론적 실행 흐름을 제어하기 위해 사용됨.
추상 구문 트리(AST): — 소스 코드를 트리 구조로 표현한 것. 본문에서는 파이썬의 임의 실행 대신 제약된 조건 평가를 위해 사용됨.
프로젝션 레이어(ProjectionLayer): — LLM이 전체 컨텍스트를 보지 못하게 제한하는 계층. 민감한 거버넌스 정보나 내부 정책을 차단하여 보안 경계를 형성함.

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