AI 레이어의 모든 종류

발행: 4일 전 (2026년 1월 15일 오전 10:29 GMT+9)

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원문: Dev.to

Source: Dev.to

All the Different Types of AI Layers의 표지 이미지

Introduction

이 문서는 맞춤형 AI 아키텍처를 구축할 때 다양한 유형의 AI 레이어를 생각하기 위한 개념적 프레임워크를 제시합니다.
이는 엄격한 기술 정의가 아니라 다중 레이어 AI 시스템을 구축하면서 도출한 실용적인 분류 체계입니다.
이 프레임워크는 AI가 특정 기능을 자율적으로 수행하면서 전체적인 일관성을 유지하는 시스템 설계에 도움이 됩니다.
더 깊이 이해하려면 Lesson 4 – Multilayered AI Architectures를 다시 살펴보세요.
해당 강의에서는 이러한 레이어 유형을 조정하여 AI가 핵심 기능을 제어하도록 하는 일관된 시스템을 만드는 방법을 탐구합니다.

구조적으로 생각하기

플랫폼에서 뛰어난 결과를 달성하기 위한 최선의 전략을 세우세요

실제 목표를 고려하고 구체적인 단계로 나누세요.
직접 이 작업을 수행한다면 어떤 단계가 필요한지 생각해 보세요. 그것을 적어두세요—그것이 여러분의 워크플로우입니다.
워크플로우를 정형화한 후, 프로세스 전반에 걸쳐 필요한 데이터 변환을 생각해 보세요.
이러한 변환을 자동화할 프롬프트를 만들고, 이를 연결하세요.

성능 고려사항

컨텍스트를 위해 대화 기록에 의존하는 플랫폼은 토큰 수와 성능 문제를 일으킬 수 있습니다.

대화 통합 프롬프트가 도움이 될지 고려해 보세요.

무작위성 고려사항

어떤 결정에든 진정한 무작위 숫자가 필요하다면, 백엔드에서 해당 값을 AI에 제공하도록 하세요.

LLM 학습 데이터가 순수한 무작위성에 근접한 값을 생성한다고 가정하지 마세요.

핵심 레이어 유형

Reasoning / Strategy Layers

플랫폼의 의사결정자

Reasoning 레이어는 콘텐츠가 생성되기 전에 결정을 내립니다.
현재 상태를 평가하고, 가능한 옵션을 고려하며, 결과를 판단하고, 방향을 선택합니다.
시스템의 *“계획 뇌”*라고 생각하면 됩니다.

Emstrata에서: Discovery 레이어는 참가자가 무엇을 하고 싶어 하는지 살펴보고, 시뮬레이션 상태를 고려하며, 서사적으로 의미 있는 결과를 평가하고, 행동이 어떻게 해결될지 결정합니다.

아직 이야기를 쓰는 것이 아니라 무엇이 일어나야 하는지를 결정하는 단계입니다.

필요할 때: LLM에게 “무엇이 일어나야 할지 그리고 아름답게 써라”라고 동시에 요구하고 있지는 않은가요?

하나로 과부하가 걸렸다면 먼저 추론하고, 그 다음에 작성하도록 나누세요.

Navigator Layers

상황에 맞는 시스템의 길잡이

Reasoning 레이어와 밀접하지만 별개의 기능을 수행합니다.
조건에 따라 실행 흐름이 바뀌는 시스템에서 다음 단계가 무엇이어야 하는지를 결정합니다.
Reasoning 레이어는 콘텐츠 혹은 결과를 결정하고, Navigator 레이어는 프로세스 흐름을 결정합니다.

전형적인 사용 사례:

오류 감지 레이어가 수정이 필요한지 판단합니다.
라우팅 레이어가 사용자 의도를 분석하고 요청을 완전히 다른 처리 경로로 보냅니다.
시스템이 런타임 조건에 따라 자체 실행 흐름을 조정합니다.

필요할 때: 이전 단계에서 일어난 일에 따라 아키텍처가 동적으로 분기해야 할 때.

Navigator 레이어는 시스템이 아키텍처 내에서 스스로 경로를 선택할 수 있게 해줍니다.

Content Layers

플랫폼의 수행자

Content 레이어는 사용자가 경험하는 실제 출력물(문장, 대화, 설명, 인터페이스 텍스트 등)을 생성합니다.
Reasoning 레이어의 결정과 Memory 레이어의 컨텍스트를 받아 경험을 만들어냅니다.

Emstrata에서: Narration 레이어는 Discovery가 결정한 “무엇이 일어났는지”를 받고, Groundskeeper의 시뮬레이션 상태를 확인한 뒤, 플레이어가 읽는 서사 텍스트를 작성합니다.

여기서는 분위기, 템포, 감정적 울림을 최적화하며—논리나 일관성은 다른 레이어가 담당합니다.

필요할 때: 인간이 읽을 수 있는 출력을 생성하지 않는 플랫폼이 아니라면 언제나 필요합니다.

시스템의 “목소리”가 살아나는 곳입니다.

Correction Layers

플랫폼의 심판관

Correction 레이어는 다른 레이어가 작업을 마친 후에 오류를 잡아냅니다.
품질 관리 역할을 하며, 연속성 단절, 논리적 모순, 제약 위반 등을 찾아냅니다.

Emstrata에서: Chron‑Con 레이어는 내러션이 작성된 뒤에 실행됩니다.

예를 들어 “술집에 있던 캐릭터가 여행 없이 갑자기 숲에 나타났는가?”
“누군가가 가지고 있지 않은 아이템을 사용했는가?”
“공간 좌표가 서술된 행동과 일치하는가?” 등을 확인합니다.

필요할 때: 복잡한 요구사항과 기대치를 충족해야 할 경우.

최종 답변을 공개하기 전에 수정하면 잘못된 응답이 나올 확률을 낮출 수 있습니다.

Memory Consolidation Layers

플랫폼의 기록자

이 레이어는 방금 일어난 일을 나중에 검색 가능하도록 정제합니다.
장황한 콘텐츠에서 중요한 세부 정보를 추출해 시스템이 효율적으로 조회하거나 향후 입력에 삽입할 수 있는 형식으로 저장합니다.

Emstrata에서: Groundskeeper가 이 역할을 수행합니다.

Discovery가 무엇이 일어날지 결정하고 Narration이 이를 작성한 뒤, Groundskeeper는 모든 엔티티와 떠오르는 서사의 종합 메모리를 업데이트합니다.
시뮬레이션 상태에 대한 진실의 근원을 유지합니다.

필요할 때: 대부분의 다중 턴 시스템에서 필요합니다.

이 레이어가 없으면 시스템이 정보를 잊어버리거나 처리되지 않은 히스토리로 비대해집니다.

Catch‑All / Connector Layers

플랫폼의 정리 담당자

모든 레이어가 딱 맞지는 않지만, 시스템을 매끄럽게 연결하고 보완하는 역할을 합니다.
(이하 내용은 다음 파트에서 이어집니다.)

위 범주에 깔끔하게 들어맞으며, 캐치‑올 또는 커넥터 레이어는 다음과 같은 잡다한 작업을 처리합니다:

하위 시스템에서 사용할 데이터를 포맷팅합니다.
외부 API와 내부 AI 워크플로우를 연결합니다.
보조 변환을 수행합니다(예: 현지화, 어조 조정).
이 레이어들은 주요 레이어 간의 원활한 인계 과정을 보장하고 전체 파이프라인이 일관되게 유지되도록 합니다.

문서 끝.

Clean Category Layers

Catch‑all layers는 여러 다른 레이어를 보완하는 하이브리드입니다.
이들은 단일 전문 레이어에 속하지 않지만 시스템이 일관되게 작동하는 데 필수적인 작업을 처리합니다.
이러한 레이어는 격차를 발견할 때 종종 나타납니다.
두 레이어가 함께 작업해야 할 수도 있지만 서로 다른 언어로 “소통”합니다.
여러 레이어가 동일한 전처리를 필요로 할 수 있지만, 그 전처리를 개별적으로 담당해서는 안 됩니다.

Emstrata에서: Chron‑Con

Chron‑Con은 단순히 오류를 교정하는 것을 넘어, 서사에서 비밀과 기억을 추적하고, 이를 Groundskeeper가 시스템 메모리에 통합할 수 있도록 명시적으로 태그합니다.

Narration이 고품질 prose를 쓰면서 비밀을 추출하고 분류하는 별도 작업에 부담을 지게 하고 싶지는 않을 것입니다.
Groundskeeper는 이러한 조각들을 “비밀” 또는 “기억”으로 명확히 라벨링해야 시뮬레이션 히스토리에 올바르게 통합할 수 있습니다.
Chron‑Con이 바로 이 간극을 메워 줍니다.

포괄적인 레이어가 필요할 때

레이어 간 조정 문제가 발생했을 때.
기존 레이어에 자연스럽게 들어가지 않는 중요한 작업이 있을 때.

순환형 vs. 상황형 시스템 (그리고 그 사이의 모든 것)

순환형 시스템

매번 같은 프롬프트를 실행합니다.

Emstrata는 다음과 같은 패턴을 따릅니다: 매 턴마다 Discovery → Narration → Chron‑Con → Groundskeeper 를 정확히 그 순서대로 실행합니다.

시뮬레이션에서 무슨 일이 일어나든 흐름이 예측 가능하고 일관됩니다.
다음에 무엇이 실행될지 항상 알 수 있습니다.
디버깅이 간단하고 비용 추정이 더 신뢰할 수 있습니다.

상황형 시스템

결과나 AI 방향에 따라 경로를 결정합니다.
이전 단계에서 일어난 일에 따라 아키텍처를 통과하는 경로가 달라집니다.

예시:

오류 감지 레이어가 수정이 필요한지를 판단합니다.
라우팅 레이어가 사용자 의도를 분석하고 요청을 완전히 다른 처리 경로로 보냅니다.
시스템이 런타임 조건에 따라 자체 실행 흐름을 조정합니다.

하이브리드 시스템

기본적으로는 순환형이지만, 특정 조건이 충족될 때는 상황형으로 전환됩니다.
핵심 사이클은 항상 실행하지만, 특정 트리거가 발생하면 특화된 서브시스템으로 분기할 수 있습니다.
많은 실제 시스템이 여기서 끝납니다: 신뢰할 수 있는 백본에 엣지 케이스를 위한 조건부 분기가 결합된 형태.

Emstrata에도 상황형 파생 시스템이 있습니다.

무관한 백엔드 상호작용

AI 레이어 사이에서 무슨 일이 일어날까?

레이어 사이에 데이터를 저장하는 이유

AI 레이어 사이에서 중요한 변환된 데이터를 백엔드에 저장하면 나중에 조회, 디버깅, 오류 발생 시 재실행 등에 활용할 수 있습니다.
데이터를 저장해 두면 나중에 흥미로운 방식으로 보여주거나, 향후 다른 레이어에 입력으로 사용할 수 있습니다.

편견 없는 판사로서의 백엔드

편견 없는 판단이 필요할 때는 백엔드가 바로 그 역할을 합니다.
백엔드는 결과에 무관하며, AI는 강한 선호도를 가지고 이를 드러낼 수 있습니다.

Emstrata에서는 결과가 가중 무작위성을 사용해 결정됩니다.

Discovery 레이어가 어떤 일이 일어날 가능성을 결정합니다.
백엔드가 0~1000 사이의 무작위 숫자를 반환합니다.
그 숫자가 설정된 가능성 범위 안에 있으면, 백엔드는 확인된 결과를 Narration 레이어에 전달합니다.
범위를 벗어나면, 백엔드는 실패 결과를 전송합니다.

데이터 지속성 모범 사례

각 레이어의 변환된 출력을 저장하고, 원시 AI 응답만 저장하지 마세요.
데이터에 태그를 붙이세요:
- 레이어 출처
- 타임스탬프
- 관련 메타데이터(예: 신뢰도 점수, 버전 번호) 등
디버깅, 분석, 혹은 나중에 재처리할 때 필요할 사항을 고려하세요.
백엔드가 전체 상태 관리를 담당해야 합니다—AI가 레이어 간 자체 히스토리를 추적하도록 의존하지 마세요.