AI 답변 감시에 지쳐 직접 만든 행동 프로토콜: A.D.A.M. (Adaptive Depth and Mode) 공개

실용적 조언

AI 답변이 너무 길거나 사실을 지어낼 때, 매번 개별 프롬프트를 넣기보다 A.D.A.M.과 같은 구조화된 행동 지침을 시스템 프롬프트에 적용해 보라.

섹션별 상세

LLM 사용 시 발생하는 고질적인 문제인 사실 왜곡(Hallucination), 추측성 답변의 미고지, 불필요한 문장 삽입(Padding) 등을 해결하기 위한 규칙들을 체계화했다. 작성자는 매번 수동으로 입력하던 사실 확인 지시나 답변 스타일 교정 프롬프트를 하나의 프로토콜로 통합했다. 이를 통해 복잡한 기술적 대화에서도 일관된 답변 품질을 유지하고자 했다.

A.D.A.M. 프로토콜은 구조적 커널(Structural Kernel), 결정론적 라우팅(Deterministic Routing), 그리고 모델의 일관성을 확인하기 위한 자가 테스트(Self-test) 기능을 포함한다. 이러한 설계는 모델이 대화 도중 초기 지침을 잊어버리는 드리프트 현상을 방지하는 데 중점을 두었다. 사용자는 이 프로토콜을 통해 모델의 답변 깊이와 모드를 상황에 맞게 적응적으로 조절할 수 있다.

비개발자(요리사)의 관점에서 실무적인 필요에 의해 제작되었으며, 특정 사용 사례를 넘어 범용적으로 적용 가능한지 확인하기 위해 커뮤니티에 공개했다. 프로젝트는 Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0(SA 4.0) 라이선스로 배포되어 누구나 자유롭게 수정하고 공유할 수 있다. 작성자는 자신의 문제를 해결한 이 방식이 다른 이들에게도 유용한지 묻고 있다.

용어 해설

행동 프로토콜(Behavioral Protocol): — AI 모델이 특정 상황에서 어떻게 반응하고 정보를 처리해야 하는지 정의한 일련의 규칙 체계이다. 단순한 지시를 넘어 모델의 사고 방식과 출력 형식을 구조적으로 제어한다. 모델의 일관성을 유지하고 예측 가능한 결과를 얻는 데 필수적이다.
환각 현상(Hallucination): — LLM이 학습 데이터에 없는 사실을 지어내거나 논리적 오류가 있는 정보를 사실인 것처럼 생성하는 현상이다. 모델의 신뢰도를 떨어뜨리는 핵심 문제로, 이를 억제하기 위한 다양한 프롬프트 기법과 검증 절차가 연구되고 있다.
결정론적 라우팅(Deterministic Routing): — 입력값에 따라 결과가 매번 달라지는 확률적 방식 대신, 특정 조건에 따라 미리 정의된 경로로 처리를 유도하는 방식이다. AI 답변의 변동성을 줄이고 사용자가 의도한 로직대로 모델이 작동하게 만든다.

언급된 도구

A.D.A.M. (Adaptive Depth and Mode)추천

LLM 행동 제어 및 답변 품질 유지

언급된 리소스

GitHubA.D.A.M. GitHub Repository