검증 노드: Playable와 Production 에이전트 간의 차이

Source: Dev.to

왜 검증이 중요한가

다단계 워크플로우에서는 모델의 출력이 다음 단계의 입력이 됩니다. 한 단계에서 형식이 잘못된 JSON, 누락된 필드, 잘못된 인용, 혹은 근거 없는 가정을 생성하면, 하위 노드들이 그 오류를 이어받게 됩니다.

검증 노드는 이러한 문제들이 퍼지는 것을 사전에 차단합니다.

검증 노드가 하는 일

검증 노드는 네 가지 역할을 수행합니다:

1. 구조 검사

예시 검사 항목:

• 출력이 유효한 JSON인가?
• 모든 필수 필드가 존재하는가?
• 타입이 올바른가?
• 문자열 길이가 기대 범위 내에 있는가?

구조적 드리프트는 워크플로우가 깨지기 쉬운 주요 원인 중 하나입니다.

2. 근거 검사 (인용, 검색, 제약)

검증 노드는 다음을 검증할 수 있습니다:

• 인용이 실제 검색된 문서와 연결되는가
• 요약이 검색된 텍스트를 반영하는가
• 모델이 제약/포맷을 따랐는가

이를 통해 근거 없는 설명이 이후 단계에 들어가는 것을 방지합니다.

3. Fail‑Forward vs Fail‑Safe 로직

검증 노드는 다음을 결정합니다:

• Fail‑forward: 사소한 문제를 자동으로 수정
• Fail‑safe: 중단하고 이전 노드를 더 엄격한 지시와 함께 재실행

불확실성 하에서도 예측 가능한 동작을 만들 수 있습니다.

4. 에스컬레이션 경로

모델이 크게 벗어났을 때:

• 교정 에이전트로 에스컬레이션
• 추가 컨텍스트와 함께 재시도
• 결정론적 도구로 대체

에스컬레이션을 통해 오류를 재해가 아닌 복구 가능한 상황으로 전환합니다.

검증 노드 미니맵 (텍스트 버전)

Inputs
  ↓
Checks
  - structure?
  - schema?
  - citations?
  - constraints?
  ↓
Decision
  → Fail‑forward (auto‑correct)
  → Fail‑safe (halt + retry)
  ↓
Escalation (if needed)
  - correction agent
  - deterministic tool
  - fallback path
  → Next Node

이 작은 레이어만으로도 신뢰성이 크게 향상됩니다.

검증 패턴 예시

JSON 검증 노드

if not valid_json(output):
    # Regenerate with constraint
    regenerate(constraint="Respond in strict JSON only.")

인용 검증 노드

if citation not in retrieved_docs:
    # Ask model to re‑ground summary using doc chunks
    ask_model_to_reground()

데이터 완전성 검사

required_fields = ["title", "summary", "reasoning"]
if any(field not in output for field in required_fields):
    # Re‑run previous step with stricter schema
    rerun_previous_step(schema=stricter_schema)

환각(F hallucination) 대처

if confidence < 0.4:
    # Escalate to deterministic tool or fallback rule
    use_deterministic_tool()

검증이 없으면 어떻게 될까?

• 조용한 드리프트
• 잘못된 가정
• 연쇄적인 실패
• 불안정하거나 일관성 없는 동작
• 사소한 입력에도 깨지는 워크플로우

검증은 선택 사항이 아니라, 다중 에이전트 워크플로우를 위한 핵심 가드레일 시스템입니다.

요약

검증은 “부가 기능”이 아니라, 프로덕션 급 에이전트의 척추입니다.

워크플로우에 다음이 부족하다면:

• 스키마 검사
• 인용 검사
• 대체 로직
• 에스컬레이션 경로

…당신은 에이전트 시스템이 아니라 검증되지 않은 추측의 연쇄를 가지고 있는 것입니다.

검증 노드를 추가하면 전체 시스템이 더 예측 가능하고 견고해집니다.