에이전트
선례는 정답이 아니다 — AI가 땜질을 베껴 권위를 만드는 법
AI는 코드의 구조는 읽지만 그게 결정인지 땜질인지는 못 읽는다. 그래서 복제할수록 결함이 거짓 권위를 얻는다. 이 루프를 끊은 건 더 큰 모델이 아니라 사람의 한 줄 반문이었다.
코딩 에이전트는 왜 작동하고 왜 무너지는가
같은 모델이 웹 채팅에서는 hallucinate하고 코딩 에이전트에서는 작동한다. 모델이 달라서가 아니라 topology가 달라서다. 생성은 확률적이어도 된다. 검증은 결정론적이어야 한다.
Ratchet Pattern — 에이전트가 끝까지 가게 만드는 방법
AI 에이전트에게 527개 함수의 테스트를 시켰더니 40개에서 '다 했습니다'라고 선언했다. Ratchet Pattern은 완료 판정을 기계적 verifier로 강제하여 에이전트가 끝까지 가게 만드는 패턴이다.
모델 IQ보다 피드백 토폴로지
같은 모델이 40개에서 멈추기도 하고 527개를 완주하기도 한다. 차이는 모델이 아니라 피드백 구조다. LLM의 성능은 모델 자체보다 얼마나 빠르고 결정론적인 피드백 루프 위에 놓여 있는가에 더 크게 좌우된다.