드리프트하지 않는 AI 시스템 설계: 아이덴티티 인식 LLM 아키텍처에 대한 실용적 접근
Source: Dev.to
문제는 환상이 아니라 드리프트다
개발자가 대형 언어 모델을 제품에 통합할 때 가장 큰 문제는 환상이 아니다. 추론 드리프트가 핵심이다.
같은 시스템이 다음과 같이 결과를 낼 수 있다:
- 한 세션에서는 구조화된 분석
- 다른 세션에서는 느슨한 추상화
- 유사한 입력에도 약간씩 다른 결론
이는 모델 자체의 실패가 아니라 아키텍처 부재 때문이다. 대부분의 LLM 배포는 무상태(stateless)이다. 컨텍스트를 확장하더라도 일관된 추론 규칙을 강제하는 지속적인 정체성 레이어가 없다.
AI가 인프라라면, 이것은 시스템 문제다.
기반 모델은 확률적 시퀀스 예측기로 동작한다. 모든 출력은 다음의 함수이다:
- 현재 입력
- 제공된 컨텍스트
- 모델 가중치
다음과 같은 구조적 지속성이 존재하지 않는다:
- 도메인 경계
- 핵심 가정
- 불변 로직
- 추론 스타일
각 세션은 처음부터 일관성을 재구성한다. 단일 턴 사용에는 문제가 없지만, 해결책은 LLM을 전체 시스템이 아닌 구성 요소로 취급하는 것이다.
정체성 인식 아키텍처
정체성 인식 아키텍처는 기반 모델 주위에 세 개의 레이어를 추가한다:
범위 강제 레이어
입력이 정의된 도메인 규칙 내에 머물도록 보장한다.
지속 메모리 레이어
관련 상태를 저장·조회함으로써 세션 간 연속성을 제공한다.
불변 검증 레이어
출력을 일련의 불변 조건에 대해 검사해 일관된 추론을 보장한다.
구현 예시 (Python)
class IdentityAwareAI:
def __init__(self, domain_rules, invariants, memory_store):
self.rules = domain_rules
self.invariants = invariants
self.memory = memory_store
def handle_request(self, user_input):
if not self.validate_scope(user_input):
return "Out of defined reasoning scope."
state = self.memory.retrieve(user_input)
draft = foundation_model(user_input, state)
return self.enforce_invariants(draft)
def validate_scope(self, input):
return check_against_rules(input, self.rules)
def enforce_invariants(self, output):
return validate_output(output, self.invariants)이 접근 방식은 프롬프트 엔지니어링이 아니다.
CloYou 구조화 AI 클론
CloYou는 구조화된 AI 클론, 즉 다음을 수행하는 추론 모듈을 탐구하고 있다:
- 정의된 도메인 내에서 작동
- 지속적인 메모리 유지
- 안정적인 정체성 경계 강제
목표는 “더 똑똑한 챗봇”을 만드는 것이 아니다. 클론 시장에서는 각 유닛이 범위 내에서 예측 가능하게 동작하도록 하며, 일반 목적의 확률적 오라클이 되는 것을 지양한다.
트레이드‑오프
- 추가 지연
- 규칙 관리 복잡성
- 메모리 확장 문제
- 거버넌스 오버헤드
장점
- 일관성
- 감사 가능성
- 제어된 추론 도메인
- 다중 세션 신뢰성
인프라급 AI에서는 폭보다 예측 가능성이 더 중요할 때가 많다. 개발자는 제품에 확률적 생성기를 삽입하는지, 아니면 더 엄격한 아키텍처 경계를 가진 시스템을 구축하는지를 결정해야 한다.
AI 인프라의 미래는 더 큰 모델이 아니라, 더 견고하고 정체성 인식 설계에 달려 있을 것이다. 이것이 CloYou가 실험하고 있는 방향이다.