Never trust an LLM's output directly. Here's the validation layer I put on every agent.

모델 출력에 대한 신뢰를 줄이기 위해 유효성 검사 레이어를 추가하는 방법에 대해 설명합니다.

AI 에이전트 코드베이스에서 발생하는 일반적인 실패 모드에 대해 다룹니다. 모델이 반환하는 JSON의 구조를 신뢰하는 대신, 출력에 대한 유효성 검사를 수행해야 한다고 강조합니다. JSON이 유효하더라도 의미적으로 유효하다는 보장은 없으며, 다단계 추론 또는 비정형 데이터를 처리할 경우 더욱 철저한 검증이 필요합니다. 이를 위해 '파싱, 검증, 분류'의 세 가지 단계를 거치는 방법을 제안합니다.

The article discusses the need for a validation layer to avoid trusting model outputs directly.

It addresses a common failure mode in AI agent codebases where trusting the JSON output can lead to errors. The need for a validation layer between raw model output and code is emphasized, as valid JSON does not guarantee semantic validity. The article also highlights the necessity of robust handling when dealing with multi-step reasoning or free-text responses. A three-stage process of parsing, validating, and classifying the output is recommended.