참고팁Reddit
불확실한 의사결정을 위한 LLM 에이전트 아키텍처: 트리아지(Triage) 설계법
단순 분류 대신 추출과 통계적 의사결정 레이어를 분리해 에이전트 정확도를 높이는 실전 구조 공유.
요약
교육 커뮤니티인 Skool의 댓글을 분석하여 Notion으로 정리하는 AI 에이전트 설계 사례가 Reddit의 r/LLMDevs에서 주목받고 있다. 작성자는 LLM이 직접 이진 결정을 내리는 대신, SQLite 캐시와 정규표현식으로 초기 노이즈를 제거하는 'Dedupe & Pre-filter' 단계를 도입했다. 이어 Gemini 모델을 활용한 'LLM Feature Extractor'가 댓글에서 행동 가능성, 참신함 등의 스칼라 신호를 추출하도록 설계했다. 최종 결정 단계에서는 베이지안 업데이트와 비용 행렬을 적용한 'Statistical Triage Layer'를 구축하여 불확실성을 체계적으로 관리한다. 이 아키텍처는 판단이 모호한 데이터에 대해 LLM의 직관적 판단을 넘어 통계적 기반의 신뢰도를 확보하려는 시도로 평가받는다.
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원문 제목 Designing an agent for decision-making under uncertainty - feedback on my triage architecture?
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