SAMF: LLM 에이전트의 결정론적 검증을 위한 MoSCoW 프레임워크

섹션별 상세

LLM 기반 에이전트 시스템은 반복적인 프롬프트 불안정성과 다중 홉 추론 루프 오류에 취약하다.

python

from samf import SAMFContract, samf_contract

# Define your strict execution contract
guard_contract = SAMFContract(
    must_have=["JSON", "status", "user_id"],
    should_have=["timestamp"],
    wont_have=["error", "failed"]
)

# Enforce it seamlessly with a decorator
@samf_contract(contract=guard_contract)
def call_billing_agent():
    # Your LLM generation / LangGraph node logic here
    return '{"status": "success", "user_id": 4002, "format": "JSON"}'

response = call_billing_agent()
print("Output validated successfully!")

SAMF를 사용하여 LLM 출력에 대한 검증 계약을 정의하고 데코레이터로 적용하는 예시 코드.

SAMF는 MoSCoW 우선순위 모델을 기계가 읽을 수 있는 검증 계약으로 정의하여 이러한 문제를 해결한다.

근거

SAMF는 MoSCoW 우선순위 기법을 활용하여 LLM 출력의 결정론적 검증을 수행한다. — README 'What is it?' 섹션

SAMFContract 클래스를 통해 필수 요소(Must), 권장 요소(Should), 금지 요소(Won't)를 명확히 지정한다.

@samf_contract 데코레이터를 사용하여 기존 에이전트 로직에 검증 계층을 즉시 통합할 수 있다.

이 방식은 불필요한 토큰 생성을 차단하고 에이전트의 결정론적 동작을 보장하여 운영 효율성을 높인다.

용어 해설

MoSCoW 우선순위 기법(MoSCoW Prioritization): — MoSCoW 우선순위는 프로젝트 관리에서 요구사항의 중요도를 Must, Should, Could, Won't have로 분류하는 기법이다. SAMF는 이를 LLM 출력 검증 계약으로 변환하여, 모델이 반드시 포함해야 할 정보와 절대 포함하지 말아야 할 정보를 명확히 제어한다. 이를 통해 프롬프트의 비결정론적 출력을 방지하고 에이전트의 신뢰성을 높인다.
프롬프트 불안정성(Prompt Instability): — 프롬프트 불안정성은 LLM이 동일한 입력에 대해 일관되지 않은 형식이나 내용을 출력하는 현상이다. SAMF는 검증 계약을 통해 출력 구조를 강제함으로써 이러한 불안정성을 해결한다. 다중 홉 추론이나 에이전트 루프에서 발생하는 출력 오류를 방지하여 시스템의 예측 가능성을 확보하는 데 필수적이다.
에이전트 프레임워크(Agentic Framework): — 에이전트 프레임워크는 LLM이 도구 사용, 계획 수립, 루프 실행 등을 수행할 수 있도록 돕는 구조화된 시스템이다. SAMF는 이러한 프레임워크 내에서 LLM의 출력물을 검증하는 가드레일 역할을 수행한다. 에이전트의 추론 루프가 깨지지 않도록 보장하고, 불필요한 토큰 생성을 줄여 효율적인 에이전트 운영을 지원한다.

기술

Python
LangGraph

활용 사례

LLM 출력 검증
에이전트 워크플로 최적화
토큰 비용 절감

언급된 리소스

GitHubSAMF GitHub Repository