Jev 이후, AI의 작은 판단을 어디에 맡길까
긴 답변을 생성하는 LLM에 의존하지 않고, 왜 최신 에이전트 서비스들은 '작은 판단'만을 전담하는 모델을 따로 도입하고 있을까요?
LLM을 활용한 에이전트 워크플로우를 설계하며 비용과 응답 속도 최적화를 고민하는 백엔드 및 AI 엔지니어.
·LLM의 생성 지연을 줄이기 위해 자유 형식의 텍스트가 아닌, 정해진 타입과 확률만을 반환하는 '결정 모델(Decision Model)' 인터페이스가 확산되고 있습니다.
·합성 평가셋을 통한 로컬 실험 결과, 단순 라우팅은 작은 모델로도 충분히 가능하나 논리적 근거 판정은 여전히 높은 수준의 모델 성능과 보정(Calibration)이 요구됩니다.
·유료 API 도입을 결정하기 전, 업무에서 허용 가능한 오류 비용을 먼저 정의하고 로컬 환경에서 프로토타이핑을 통해 판단의 경계를 먼저 파악하는 것이 효율적입니다.
