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From Goals to Aspects, Revisited: An NFR Pattern Language for Agentic AI Systems

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μ €μž

Yijun Yu

πŸ’‘ κ°œμš”

λ³Έ 논문은 ν˜„μž¬ AI ν”„λ‘œμ νŠΈμ˜ 높은 μ‹€νŒ¨μœ¨μ˜ 원인 쀑 ν•˜λ‚˜μΈ μ—μ΄μ „νŠΈ 기반 AI μ‹œμŠ€ν…œμ˜ 섀계 μƒμ˜ λ‚œμ œλ₯Ό ν•΄κ²°ν•˜κΈ° μœ„ν•΄, λͺ©ν‘œ(goal)μ—μ„œ λΉ„κΈ°λŠ₯적 μš”κ΅¬μ‚¬ν•­(NFR) νŒ¨ν„΄μ„ μ²΄κ³„μ μœΌλ‘œ λ„μΆœν•˜λŠ” 방법둠을 재쑰λͺ…ν•˜κ³  ν™•μž₯ν•©λ‹ˆλ‹€. λ³΄μ•ˆ, μ‹ λ’°μ„±, κ΄€μ°° κ°€λŠ₯μ„±, λΉ„μš© 관리 λ“± 4가지 NFR 범주에 걸쳐 12개의 μž¬μ‚¬μš© κ°€λŠ₯ν•œ νŒ¨ν„΄ μ–Έμ–΄λ₯Ό μ œμ‹œν•˜λ©°, Rust의 AOP ν”„λ ˆμž„μ›Œν¬λ₯Ό ν™œμš©ν•˜μ—¬ i* λͺ©ν‘œ λͺ¨λΈμ„ ꡬ체적인 Aspect κ΅¬ν˜„μœΌλ‘œ λ§€ν•‘ν•©λ‹ˆλ‹€. 이λ₯Ό 톡해 μ—μ΄μ „νŠΈ 특유의 ꡐ차 관심사λ₯Ό 효과적으둜 λͺ¨λ“ˆν™”ν•˜μ—¬ μ•ˆμ •μ μΈ μ—μ΄μ „νŠΈ AI μ‹œμŠ€ν…œ κ°œλ°œμ„ μœ„ν•œ 원칙적인 μ ‘κ·Ό 방식을 μ œμ•ˆν•©λ‹ˆλ‹€.

πŸ”‘ μ‹œμ‚¬μ  및 ν•œκ³„

β€’
μ—μ΄μ „νŠΈ AI μ‹œμŠ€ν…œμ˜ λ³΅μž‘ν•œ ꡐ차 관심사(crosscutting concerns)λ₯Ό λͺ©ν‘œ λͺ¨λΈ 기반의 Aspect μ–Έμ–΄λ₯Ό 톡해 μ²΄κ³„μ μœΌλ‘œ κ΄€λ¦¬ν•˜κ³  λͺ¨λ“ˆν™”ν•  수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.
β€’
κΈ°μ‘΄ AOP λ¬Έν—Œμ— μ—†μ—ˆλ˜ μ—μ΄μ „νŠΈ νŠΉν™”λœ ꡐ차 관심사(도ꡬ λ²”μœ„ μƒŒλ“œλ°•μ‹±, ν”„λ‘¬ν”„νŠΈ μ£Όμž… 탐지, 토큰 μ˜ˆμ‚° 관리, μ•‘μ…˜ 감사 좔적)λ₯Ό 닀루어 μ‹€μ§ˆμ μΈ 문제 해결에 κΈ°μ—¬ν•©λ‹ˆλ‹€.
β€’
V-κ·Έλž˜ν”„ λͺ¨λΈμ„ ν™•μž₯ν•˜μ—¬ μ—μ΄μ „νŠΈ μž‘μ—…μ΄ κΈ°λŠ₯적 λͺ©ν‘œμ™€ λΉ„κΈ°λŠ₯적 λͺ©ν‘œμ— λ™μ‹œμ— κΈ°μ—¬ν•˜λŠ” 방식을 ν¬μ°©ν•¨μœΌλ‘œμ¨, 섀계 κ³Όμ •μ—μ„œμ˜ 이해도λ₯Ό λ†’μž…λ‹ˆλ‹€.
β€’
μ œμ‹œλœ νŒ¨ν„΄ μ–Έμ–΄λŠ” μ˜€ν”ˆ μ†ŒμŠ€ 자율 μ—μ΄μ „νŠΈ ν”„λ ˆμž„μ›Œν¬μ— λŒ€ν•œ 사둀 연ꡬλ₯Ό 톡해 κ²€μ¦λ˜μ—ˆμœΌλ©°, μ‹€μ§ˆμ μΈ μ‹œμŠ€ν…œ μ—”μ§€λ‹ˆμ–΄λ§μ— 적용 κ°€λŠ₯성을 λ³΄μ—¬μ€λ‹ˆλ‹€.
β€’
λ³Έ μ—°κ΅¬μ—μ„œ μ œμ•ˆλœ νŒ¨ν„΄ μ–Έμ–΄μ˜ μΌλ°˜ν™” κ°€λŠ₯μ„± 및 λ‹€μ–‘ν•œ μ—μ΄μ „νŠΈ μ•„ν‚€ν…μ²˜μ— λŒ€ν•œ μ μš©μ„±μ— λŒ€ν•œ 좔가적인 검증이 ν•„μš”ν•©λ‹ˆλ‹€.
β€’
AOP ν”„λ ˆμž„μ›Œν¬μ˜ Rust κ΅¬ν˜„μ— λŒ€ν•œ μ˜μ‘΄μ„±μ΄ 있으며, λ‹€λ₯Έ ν”„λ‘œκ·Έλž˜λ° μ–Έμ–΄ 및 ν”„λ ˆμž„μ›Œν¬λ‘œμ˜ ν™•μž₯성을 κ³ λ €ν•œ 연ꡬ가 후속될 수 μžˆμŠ΅λ‹ˆλ‹€.
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