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내가 지금 개발하는 에이전트는 사용자가 법률 전문가(=변호사)이다. 따라서, 에이전트의 실행 결과물은 그 자체로 자료의 정확성이 보장되어야 하고, 결과물이 확실하게 생성되었는지도 확인해야 한다.
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하지만, 결과물 그 자체를 다시 읽고 검증하는 것은 불필요한 일이라는 판단이다. 만일 사용자가 결과물의 퀄리티에 만족하지 않거나, 결과물 자체에 문제가 있다면 사용자는 에이전트를 재실행(re-run)하거나, human-in-the-loop 옵션으로 제공된 버튼을 눌러 결과물에 자신의 의견을 반영하거나, 수정할 내용을 제시하거나, 삭제할 내용을 제시할 것이다. 그리고 사용자가 이렇게 개입(재실행 혹은 의견개진/수정/삭제)하는 것이 더 효과적이라는 판단이다.
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Task F - 문제 해결
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1. 결정론적 “붙이기” 작업을 LLM 추론으로 수행: Task F는 실질적으로 템플릿 합성 작업인데, 코드 조립이 아니라 LLM 다중턴으로 수행되어 지연이 커집니다.
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--> 해결 방법은?
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2. 코드 레벨 캐시 부재: “이전 read 결과 재사용”은 시스템 프롬프트 규칙일 뿐(agent.py (line 831)), 백엔드에서 강제 캐시하는 로직은 없습니다.
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--> 해결 방법은?
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