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지능보다 구조를 우선하는 설계 원칙을 채택하여 LLM이 다음에 무엇을 할지 스스로 결정하게 두지 않고 데이터베이스에 정의된 단계와 규칙에 따라 오케스트레이터가 흐름을 제어한다. LLM은 오직 구조화된 입력을 받아 구조화된 출력을 내놓는 상태 없는 계산 엔진 역할만 수행하며 모든 비즈니스 로직과 상태는 DB가 관리한다.
DB가 프로세스를 소유하고 기술(Skills)은 런타임 설정으로 관리하며 데이터 진화를 가치 사슬로 매핑하는 6가지 핵심 거버넌스 원칙을 따른다. 모든 LLM 호출은 TDD 방식으로 테스트 가능해야 하며 모든 입출력은 감사 로그로 저장되어야 하고 특정 모델 제공자에 종속되지 않는 모델 불가지론을 유지한다.
Anthropic의 Claude Code가 사용하는 설정 계층 구조를 일반 애플리케이션 아키텍처로 확장하여 코드나 모델 가중치에 로직을 심는 대신 DB 테이블에 행동 지침을 저장한다. Steps, Skills, Messages, Functions 테이블을 통해 행동이 정의되며 이는 런타임에 동적으로 로드되어 실행된다.
이해관계자 인터뷰를 통한 가치 사슬 매핑, 필드 단위의 데이터 진화 설계, LLM 호출을 위한 TDD 골든 예제 테스트, 최종적인 거버넌스 아키텍처 설계라는 4단계 디자인 스킬 프로세스를 거친다. 이 과정을 통해 생성된 17가지 아티팩트는 YAML 형식으로 관리되며 애플리케이션의 견고한 뼈대가 된다.
모든 결정 과정이 DB에 기록되므로 EU AI Act나 GDPR 같은 엄격한 규제 준수가 용이하며 모델을 교체하더라도 거버넌스 모델은 유지된다. 오류 발생 시 설정을 수정하는 것만으로 재발을 방지하는 복합 엔지니어링이 가능하여 시스템의 신뢰성을 지속적으로 향상시킨다.
용어 해설
- 상태 없는 엔진(Stateless Engine)
- — 이전 작업의 상태나 맥락을 자체적으로 저장하지 않고 오직 주어진 입력값에 대해서만 결과를 반환하는 시스템이다. LLM을 이 방식으로 사용하면 모든 상태 관리를 외부 데이터베이스에 위임하여 시스템의 예측 가능성과 재현성을 높일 수 있다.
- 데이터 진화(Data Evolution)
- — 데이터가 시스템의 각 단계를 거치며 변환되고 구체화되는 과정을 의미한다. 이 아키텍처에서는 특정 단계의 출력이 다음 단계의 입력으로 이어지는 가치 사슬을 명확히 매핑하여 데이터의 흐름과 변화를 추적한다.
- 골든 예제(Golden Example)
- — 특정 입력에 대해 기대되는 가장 이상적인 정답 쌍을 의미한다. LLM의 성능을 평가하고 테스트 주도 개발(TDD) 방식으로 시스템을 검증할 때 기준점으로 사용되어 모델의 출력 품질을 보증하는 역할을 한다.
- 오케스트레이터(Orchestrator)
- — 여러 개별 서비스나 모델 호출의 순서와 흐름을 중앙에서 제어하는 시스템이다. 이 구조에서는 데이터베이스에 정의된 규칙에 따라 LLM 호출 전후의 게이트 역할을 수행하며 전체 워크플로우를 관리한다.
- 감사 로그(Audit Log)
- — 시스템 내에서 발생한 모든 활동, 프롬프트, 응답 및 결정 과정을 기록한 문서다. AI의 의사결정 과정을 사후에 재구성할 수 있게 하여 규제 준수와 오류 추적에 필수적인 정보를 제공한다.
기술
- Claude Code
- React
- YAML
- SQL Database
- LLM API
활용 사례
- 채용 엔진(JD 파싱)
- 엔터프라이즈 감사 시스템
- 규제 준수 AI 챗봇
언급된 리소스
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원문 발행 2026. 03. 05.수집 2026. 03. 05.출처 타입 RSS
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