천천히 올바르게. AI Researcher & DevOps Engineer Youngju's blog. GPU/CUDA, LLM, MLOps, Kubernetes AI workloads, and data engineering — plus mindset essays on confidence, routines, health, and sport psychology.
에이전트를 프로토타입에서 프로덕션으로 옮길 때 늦게 발견되는 운영 표면이 있습니다. 재시도된 도구 호출의 멱등성, 예산과 스텝 한도, 비결정적 제어 흐름의 관측 가능성, 도구별 권한 경계, 그리고 에이전트가 확신에 차서 틀렸을 때의 에스컬레이션 경로입니다. 최근 GeekNews Ask GN에 올라온 분석은 벤치마크 트레이스 6,780건에서 중복 도구 실행 8,042건을 찾았고, 그중 159건은 상태를 바꾸는 도구가 실제로 중복 리소스를 만든 사례였습니다. 이 글은 그 데이터를 출발점 삼아 무엇을 로깅하고 무엇에 알람을 걸어야 하는지, 그리고 서드파티 API처럼 멱등성 키를 주입할 수 없는 경우에 실행 원장을 어떻게 두는지를 정리합니다.
2026년 상반기에 공개된 대규모 LLM 마이그레이션 사례들(53만 줄 Zig to Rust, 16만 5천 줄 Python to TypeScript)에서 공통된 절차를 뽑아 실행 가능한 순서로 정리합니다. 핵심은 순서입니다 — 번역을 시작하기 전에 동작 오라클을 세우고, 일부러 망가뜨린 코드로 그 오라클이 떨어지는지부터 확인합니다. 그다음 검증 가능한 경계로 잘라 큐를 만들고, 완료 판정을 디스크 상태에 맡겨 모든 단계를 되돌릴 수 있게 유지합니다. 측정 지표는 변환한 줄 수가 아니라 사람이 실제로 읽은 디프 비율과 규칙 위반 재발률입니다. 조용한 의미 변형, 환각 API, 엉뚱한 이유로 통과하는 테스트라는 세 가지 실패 모드와 그 탐지법도 함께 다룹니다.