TL;DR

ADHD는 하나의 공유 문맥에서 순차적으로 사고하는 체인 오브 소트나 트리 오브 소트가 초반에 나온 답에 고정되는 문제를 프롬프트가 아니라 아키텍처 차원에서 풀려는 에이전트 스킬이다. 문제가 주어지면 서로 문맥을 공유하지 않는 여러 인지 프레임을 병렬로 띄워 각기 다른 관점에서 아이디어를 쏟아내게 하고, 별도의 크리틱 호출이 novelty·viability·fit을 채점하며 함정을 짚어내고 군집화한 뒤 상위 후보만 심화한다. 독립 LLM 평가에서 breadth·novelty·trap detection 지표가 베이스라인 대비 크게 앞섰고 특히 함정 탐지 격차가 가장 컸지만, 그 대가로 실행 시간이 약 2.3배, 출력량이 약 1.9배 늘어난다. 디자인 결정이나 퍼지 디버깅처럼 폭넓은 대안과 함정 발견이 중요한 작업에 적합하다.

핵심 포인트

• 문맥을 공유하지 않는 병렬 프레임으로 첫 답에 고정되는 앵커링을 구조적으로 차단한다.
• 생성과 평가를 분리된 LLM 호출로 나눠 아이디어 생성 단계에서는 평가 자체를 금지한다.
• 6개 문제 중 5개에서 이겼고 특히 함정 탐지 점수가 5배 이상 높았다.
• 실행 시간과 출력량이 늘어나는 대가가 있어 창의적 설계나 탐색형 작업에 쓰는 게 맞다.

벤치마크