Deterministic Behavioral Grading을 통한 LLM Rule Compliance 검증

Your AGENTS.md is valid. Your agent still breaks the rules.

Jeroen Nouws2026년 6월 18일7분intermediate

AI 요약

Context

AGENTS.md 기반의 Static Analysis만으로는 모델의 실제 런타임 동작(Behavior)을 보장할 수 없는 한계 발생. 특히 Rule 간 충돌(예: 보안 유지 vs 긍정 화법) 상황에서 고성능 모델조차 간헐적 실패를 유발하는 확률적 특성을 보임.

Technical Solution

Static Check와 Behavioral Check의 2단계 검증 파이프라인 설계로 정적 문법 검사와 동적 동작 검증 분리
Pass^k 집계 방식을 통한 Zero-tolerance 정책 적용으로 단 한 번의 실패(1/3)도 Fail로 처리하는 엄격한 Gate 설정
Multi-turn Extraction Probe 설계를 통한 적대적 공격 시나리오 기반의 모델 강건성 테스트 수행
단순 모델 업그레이드가 아닌 Prompt Hardening을 통한 Rule 간 상충 지점의 구체적 가이드라인 제시
정량적 Distribution 분석을 통해 '드문 실패'가 야기하는 Production 리스크를 사전에 식별

실천 포인트

- AI 에이전트 정책 수립 시 '하지 말 것'뿐만 아니라 '어떻게 행동할 것'에 대한 구체적 대안을 명시했는가? - 모델 성능 향상으로 인한 '간헐적 성공'을 '완전한 해결'로 오해하여 배포하고 있지는 않은가? - 다양한 엣지 케이스를 포함한 Probe 셋을 구축하고 k-번 반복 실행하여 Pass^k 기준으로 검증하고 있는가?

태그

#LLM Evaluation #Prompt Hardening #Pass^k #Behavioral Grading #Static Analysis

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