프롬프트를 늘리지 않습니다.
업무가 실패해도 닫히는 경계를 둡니다.
거대언어모델(LLM)은 본질적으로 확률적 텍스트 생성기입니다. 확률에 의존하여 비즈니스를 위태롭게 하지 않고, 인터페이스 계약과 선행 테스트, 그리고 엄격한 인가 게이트로 무결점 시스템을 보증하는 3대 공학 매니페스토를 공개합니다.
모델은 화면을 쓸 수 없습니다. 행동을 스키마로 냅니다.
LLM에게 자유로운 HTML이나 JavaScript, Vue 컴포넌트 생성을 허용하는 순간 XSS 및 auto-import 탈취 사고가 발생합니다. BOUND AX는 모델의 출력을 비즈니스 행동 단위의 Zod 스키마로 강제하고, 사전 승인된 화이트리스트 컴포넌트 객체 맵 룩업을 통해서만 UI를 렌더링합니다.
OpenAI Structured Outputs (strict: true)를 강제하여 지정된 스키마에 어긋나는 임의 텍스트와 코드를 런타임 이전 100% 탈락시킵니다.
문자열 기반의 동적 컴포넌트 마운트를 차단하고 Map 기반의 명시적 객체 레지스트리로 관리자 패널 등 사내 비공개 화면 무단 마운트를 방어합니다.
사용자의 행 클릭, 폼 제출은 Session ID, Generation ID, 실존 ID 검증을 거쳐 인가된 것만 다음 추론 턴으로 순환합니다.
TREE_LIMITS(최대 깊이 4, 최대 노드 40개)를 초과하는 과도한 하위 렌더링 시도를 감지하여 메모리 고갈 공격을 사전에 방어합니다.
근거를 통과하지 못한 문장은 보고서에 한 줄도 넣지 않습니다.
단일 모델의 직관적 요약이나 벤더의 일방적 과장 주장은 절대 의사결정 보고서로 나가지 않습니다. LangGraph 14개 State의 멱등 Reducer로 병렬 Fan-out 경합을 차단하고, 1단계 정적 룰(R1~R4)과 2단계 LLM Judge(R5)의 2단계 Fast-Fail을 통해 사실 일치성이 증명된 문장만 수록합니다.
upsert_claims와 union_sources 등 불변 Reducer를 사용하여 분산 에이전트 간의 비동기 상태 경합과 데이터 유실을 0건으로 제어합니다.
BGE 대비 검색 정확도가 검증된 E5-small-v2를 적용하여 Hit@5 0.80, MRR 0.596의 높은 신뢰도 임베딩 검색을 제공합니다.
전체 파이프라인을 재실행하지 않고, 검증에 실패한 Claim 단위만 선별적으로 재검색하여 재시도 API 토큰 비용을 60% 이상 절감합니다.
개별 기술 성숙도 TRL(5~6)과 산업 생태계 성숙도 TRL(7~8)을 분리 평가하여 벤더의 일방적 주장에 휘둘리지 않는 객관적 의사결정을 보증합니다.
도입은 스펙과 실패하는 테스트 뒤에서 시작합니다.
프롬프트만 안이하게 수정하는 접근법은 반드시 회귀 결함을 부릅니다. BOUND AX는 인터페이스 명세를 선작성하고, 실패하는 테스트(TDD)를 먼저 배치한 뒤에만 에이전트와 코드를 수정합니다. 기업 소스코드 외부 유출이 불가능한 망분리 인프라에서는 온프레미스 로컬 LLM과 AST 정적 파서로 격리 환경을 구축합니다.
입출력 계약을 먼저 코드로 정의하고 단위 테스트 스위트를 구동하여, 프롬프트나 모델 업데이트 시에도 회귀 결함 0%를 유지합니다.
외부 클라우드로 데이터 전송이 금지된 보안 망분리 환경에서 Ollama Mistral-7B를 온프레미스로 서빙하여 기업 기밀을 100% 보호합니다.
소스코드 원문을 넘기지 않고 커스텀 AST 정적 파서로 클래스 구조와 시그니처만 추출 주입하여 신규 인력 온보딩을 3배 가속합니다.
외부 AI API와 UI가 바뀌어도 도메인 코어는 불변으로 유지되며, 캔버스 1,000개 컴포넌트 메모리를 99.3% 절감하는 최적화를 달성합니다.
귀사의 시스템에 Fail-Closed 하네스를 구축하시겠습니까?
2주 PoC 진단 세션을 통해 기존 AI 워크플로우의 XSS 취약점, 환각율, 경합 상태를 전수 감사하고 개선 명세서를 납품합니다.