r/promptengineering•3개월 전•29•12
새로운 AI 패턴: LLM 에이전트를 위한 "의사결정 노트(Decision Notes)"
New AI pattern: "Decision Notes" for LLM agents
핵심 요약
LLM 에이전트의 판단 기록을 관리하여 일관성을 유지하는 '의사결정 노트' 패턴을 소개합니다.
- 의사결정 노트 — LLM 에이전트의 판단 근거와 이력을 기록하는 경량화된 ADR 패턴임
- 판단 계층 추가 — 단순한 '컨텍스트-행동' 구조에서 '판단 계층'을 거치도록 설계됨
- 충돌 방지 — 에이전트가 도구 실행 전 과거 결정과 비교하여 일관성을 검증함
- 시스템 프롬프트 최적화 — 프롬프트 비대화를 막고 에이전트의 의도치 않은 이탈을 방지함
에이전트 워크플로우의 골치 아픈 문제를 해결해 주는 마크다운 패턴을 온라인에서 우연히 발견해서 공유하려고 함.
대부분의 사람들은 에이전트에게 지식(컨텍스트)을 제공하기 위해 벡터 DB나 마크다운 위키를 사용함. 하지만 에이전트가 실제로 행동을 취한다면 지식만으로는 충분하지 않음. 판단에 대한 기록이 필요함.
작성자는 이를 '의사결정 노트(Decision Notes)'라고 부르는데, 기본적으로 LLM을 위한 경량화된 ADR(아키텍처 의사결정 기록)임.
단순히 컨텍스트 -> 행동으로 이어지는 게 아니라, 판단 계층을 강제로 거치게 함:
소스 -> 위키 노트 -> 의사결정 노트 -> 에이전트 행동
핵심 아이디어:
과거의 선택, 근거, 그리고 명시적인 '재검토 시점' 트리거를 추적하는 adecision-notes/ 디렉토리를 유지함.
에이전트가 도구를 실행하기 전에 이 노트들을 확인하여 일관성을 맞춤.
새로운 행동이 과거에 인간이 승인한 결정과 충돌하면, 에이전트는 작업을 무작정 실행하는 대신 이를 표시함.
시스템 프롬프트가 비대해지는 것을 방지하고 에이전트가 시간이 지나면서 궤도를 이탈하는 것을 막는 우아한 방법인 것 같음.
에이전트 정책을 관리하기 위해 비슷한 걸 만들어 본 사람 있음? 마크다운을 쓰고 있음, 아니면 구조화된 DB를 쓰고 있음?
