단일 GPT 클라이언트를 언어 런타임으로 사용하기 (API 없음, 에이전트 없음)
Source: Dev.to
개요
DEV에서 LLM 사용 사례 대부분은 다음 세 가지 중 하나에 초점을 맞춥니다:
- 프롬프트 트릭
- 도구 호출 / 에이전트
- 백엔드‑무거운 워크플로
이 글은 다른 아이디어를 탐구합니다: 단일 GPT 클라이언트가 경량이며 감사 가능한 런타임처럼 동작한다면 어떨까요? API 없이, 에이전트 없이, 오직 인터랙션 디자인만으로요.
문제점: 채팅은 실행 모델로 부적합
채팅‑형 프롬프팅은 유연하지만 구조적인 약점이 있습니다:
- 실행마다 출력이 달라짐
- 결정 사항을 감사하기 어려움
- 누락된 입력이 실행을 차단하지 않음
투자 검증, 위험 선별, 손절 결정과 같은 의사결정 중심 작업에서는 이것이 심각한 문제입니다. 문제는 지능이 아니라 실행 모델에 있습니다.
핵심 아이디어: 언어‑수준 런타임
소프트웨어에서 런타임은 세 가지를 강제합니다:
- 입력 계약
- 실행 순서
- 출력 구조
새 프레임워크를 만들기보다, 나는 이러한 제약을 자연어 안에서, GPT 클라이언트 내부에 직접 적용해 보았습니다. 그 결과는 놀랍게도 런타임처럼 동작합니다.
단계 1: 프로토콜 바인딩 (런타임 헤더)
모든 세션은 최소 헤더로 시작합니다:
protocol: yuerdsl이를 언어‑수준 실행 게이트라고 생각하면 됩니다.
단계 2: 엄격한 입력 계약 (DSL을 폼 형태로)
사용자는 “질문을 한다”가 아니라
핵심 규칙: 완성된 템플릿 없이는 결정 출력이 나오지 않음
이 규칙만으로도 대부분의 환각‑유발 결론을 차단할 수 있습니다.
단계 3: 고정된 실행 파이프라인
템플릿이 완성되면 런타임은 고정 파이프라인을 실행합니다:
- 단계 감지
- 상태 컴파일
- 구조적 위험 분석
- 결정 등급 부여 (
PASS/WATCH/STOP) - 행동 목록
- 감사 영수증
사용자에게 노출되는 분기 로직은 없습니다.
단계 4: 감사 가능한 출력
각 실행은 다음을 포함한 감사 영수증으로 마무리됩니다:
- 입력 요약
- 핵심 변수
- 가정 사항
- 결정 등급
- 행동 우선순위
이를 통해 실행을 비교하고 재현할 수 있습니다. 동일 입력 → 동일 구조 → 동일 결정 등급.
이것이 단순히 프롬프트 엔지니어링인가요?
그렇지 않습니다. 프롬프트 엔지니어링은 무엇을 말할지를 최적화합니다. 여기서는 모델이 영리하기보다 일관성을 필수로 요구합니다.
왜 에이전트나 도구가 아니라?
에이전트와 도구는 강력하지만 복잡성을 더합니다:
- 도구 실패 모드
- 상태 동기화
- 백엔드 의존성
이번 실험은 의도적으로 더 좁은 질문을 던집니다: 인프라 없이, 오직 프로토콜 설계만으로 얼마나 멀리 갈 수 있는가? 경량 클라이언트‑전용 시나리오에서는 의외로 멀리 갈 수 있었습니다.
왜 GPT(클라이언트)를 사용하는가?
이는 브랜드 선호가 아니라 엔지니어링 선택입니다. 현재 GPT가 제공하는 장점은:
- 긴 구조화된 지시사항에 대한 안정적인 준수
- 폼‑형식 입력의 신뢰성 있는 파싱
- 일관된 클라이언트‑사이드 실행 환경
이 접근 방식 자체는 모델에 구애받지 않습니다.
이 실험이 보여주는 것
LLM은 확률적입니다. 엄격한 계약과 거부 규칙을 적용하면 다음을 얻을 수 있습니다:
- 재현 가능한 결정
- 명확한 실패 모드
- 인간이 검증 가능한 추적 기록
실제 현업에서 충분히 활용할 수 있는 수준입니다.
최종 생각
다음과 같이 묻는 대신:
“LLM을 어떻게 하면 더 똑똑하게 만들 수 있을까?”
다음과 같이 묻는 것이 더 생산적일 수 있습니다:
“LLM을 어떻게 하면 더 책임감 있게 만들 수 있을까?”
때로는 더 큰 모델보다 더 나은 제약이 효과적입니다.