본문으로 건너뛰기

LLM 에이전트에 결정론적 가드레일 적용하기

Use Deterministic Guardrails for Your LLM Agents

작성자
HackerNews
발행일
2026년 01월 26일

핵심 요약

  • 1 LLM이 생성한 코드가 유지보수 불가능한 스파게티 코드로 전락하는 것을 막기 위해, 정적 분석 및 린터와 같은 결정론적 가드레일은 자동화되고 객관적인 피드백 루프를 제공하여 필수적입니다.
  • 2 순환 복잡도, 파일 길이, 디렉터리 수준 종속성에 대한 엄격한 제약을 적용하면 LLM 에이전트가 빠른 반복 과정에서 함수를 분해하고 깔끔한 아키텍처 경계를 유지하도록 강제합니다.
  • 3 중복 감지 및 보안 스캔을 포함하는 포괄적인 'check' 스위트를 에이전트의 완료 정의(definition of done)에 통합하면 지속적인 코드 건전성을 보장하고 버그 수정 성공률을 크게 향상시킵니다.

도입

LLM 에이전트가 단순한 코드 완성에서 자율적인 개발로 전환함에 따라, '바이브 코딩(vibe-coding)'이라는 새로운 위험이 부상하고 있습니다. 엄격한 감독 없이는 에이전트가 단일 파일, 중복 로직, 취약한 아키텍처를 생성하는 경향이 있습니다. 이 글은 객관적인 피드백을 제공하는 정적 분석 도구인 결정론적 가드레일을 사용하여 혼란스러운 에이전트의 결과물을 유지보수 가능하고 고품질의 소프트웨어로 변환하는 프레임워크를 제시합니다. 이를 통해 기술 부채가 AI 기반 개발의 속도 이점을 상쇄하지 않도록 보장합니다.

에이전트의 ‘바이브 코딩’ 함정

LLM 에이전트는 ‘바이브 코딩’으로 악명이 높습니다. 이는 코드가 처음에는 작동하지만 구조적 무결성이 부족한 프로세스를 의미합니다. 관찰 결과 에이전트는 코드를 자주 복사-붙여넣기하고, 사용되지 않는 레거시 로직을 제거하지 않으며, 모듈화를 무시하는 경향이 있습니다. 첫 번째 시도에서는 괜찮은 v1을 만들 수 있지만, 반복적인 변경은 종종 2,000줄을 초과하는 ‘메가 파일’과 극단적인 순환 복잡도를 가진 함수를 초래합니다. 개입 없이는 코드베이스가 디버깅 불가능한 일련의 중첩 루프와 스파게티 종속성으로 빠르게 변질됩니다.

결정론적 가드레일 구현

이러한 경향에 대응하기 위해 개발자는 에이전트에게 객관적인 피드백 루프를 제공하는 결정론적 가드레일을 구현해야 합니다. 이 도구들은 LLM이 자연스럽게 간과하는 문제를 포착하는 자동화된 리뷰어 역할을 합니다.

1. 구조적 제한 및 타입 안전성 강제

기본적인 린팅과 정적 타입 검사는 필수적입니다. Ruby 개발자의 경우, Metrics/MethodLengthMetrics/AbcSize와 같은 엄격한 RuboCop 메트릭을 적용하는 것이 중요합니다. 마찬가지로, ESLint의 max-lines를 통해 최대 파일 길이(예: 500-750줄)를 강제하면 관리 불가능한 모놀리식 파일 생성을 방지할 수 있습니다. 이러한 제약은 LLM이 ‘괴물 같은’ 파일 대신 분해되고 가독성 있는 함수를 작성하도록 강제합니다.

2. 복잡성 및 중복 처리

에이전트는 사용되지 않는 export와 서드파티 종속성을 자주 남겨둡니다. knip와 같은 도구는 데드 코드를 식별하고, jscpd는 코드베이스 전반에 걸쳐 언어에 구애받지 않는 코드 중복 감지를 제공합니다. 또한, 순환 복잡도를 모니터링하여 로직 내의 선형적으로 독립적인 경로 수를 제한함으로써 함수가 테스트 가능한 상태를 유지하도록 보장합니다.

3. 아키텍처 경계 및 모듈화

아마도 가장 중요한 가드레일은 모듈화를 강제하는 것입니다. 대규모 모놀리식 아키텍처에서 에이전트는 종종 기능 간에 강한 결합을 만듭니다. dependency-cruiser (또는 Ruby의 Packwerk)를 사용하여 디렉터리 수준 규칙을 정의할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 설정은 기능 간 import를 금지하여 에이전트가 교차 기능 로직을 전용 shared/ 디렉터리로 이동시키고, 이를 통해 깔끔한 경계를 유지하도록 강제할 수 있습니다.

‘Check’ 스위트: 새로운 완료 정의

마지막 단계는 이러한 검사를 운영화하는 것입니다. package.json에 타입 검사, 린팅, 중복 스캔, semgrep를 통한 보안 분석을 결합한 포괄적인 check 스크립트를 정의함으로써 엄격한 ‘완료 정의(Definition of Done)’를 생성할 수 있습니다. LLM 에이전트가 작업 완료 전에 이 스위트를 실행하도록 의무화하면 코드베이스가 건전하게 유지되고 모든 기여가 프로젝트의 아키텍처 표준을 준수하도록 보장합니다.

결론

LLM 에이전트로부터 얻는 초기 속도 이점은 기술 부채를 가중시키고 읽기 어려운 코드를 초래한다면 종종 환상에 불과합니다. `dependency-cruiser`와 같은 결정론적 가드레일과 엄격한 복잡도 메트릭을 구현함으로써 개발자는 AI의 힘을 활용하면서도 시스템의 아키텍처 무결성을 유지할 수 있습니다. 궁극적으로 이러한 도구들은 자동화된 '완료 정의(definition of done)' 역할을 하여, 에이전트가 작성한 모든 커밋이 전문적인 표준을 충족하고 필요할 때 인간의 개입을 위해 가독성을 유지하도록 보장합니다.

댓글 0

댓글 작성

댓글 삭제 시 비밀번호가 필요합니다.

이미 계정이 있으신가요? 로그인 후 댓글을 작성하세요.

0/1000
정중하고 건설적인 댓글을 작성해 주세요.