LLM 에이전트 실패의 원인은 지능이 아닌 '진척도 측정' 문제

요약

최근 LLM 에이전트 실패 사례의 대다수는 모델의 추론 능력 문제가 아니라 '진척도 파악(progress detection)' 실패에서 기인하는 것으로 분석된다. 에이전트가 계획을 세우고 도구를 호출하며 논리적인 단계를 생성함에도 불구하고, 작업이 실제로 목표에 다가가는지 판별할 신뢰할 만한 외부 신호가 없기 때문에 시스템 오류가 발생한다. 일반적인 실패 패턴은 에이전트가 인자값을 조금씩 바꿔가며 도구 호출을 반복하지만, 실제 목표까지의 거리는 좁혀지지 않고 문맥(context)만 쌓이는 현상이다. 이는 모델이 사실을 왜곡하는 환각(hallucination) 문제와는 다르며, 현재 경로가 불확실성을 줄이고 있는지 판단하지 못하는 메타인지 부족에서 발생한다. 따라서 에이전트 스스로 진척 여부를 판단하게 하는 것만으로는 충분하지 않으며, 이를 보완할 외부 시스템 설계가 필요하다.

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