본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하는 AI 에이전트 기반 소프트웨어 시스템의 개발 및 디버깅을 위한 새로운 접근법을 제시합니다. 다양한 에이전트의 역할, 목표, 도구를 자연어 프롬프트를 통해 정의하는 프레임워크에서, 에이전트의 비결정적 행동을 관찰하고 이해하기 위해 프로세스 및 인과적 발견 기법을 적용합니다. 더불어, LLM 기반 정적 분석 기법을 활용하여 의도된 행동 변화와 의도치 않은 행동 변화를 구분함으로써 개발자가 시스템의 행동을 더 잘 제어하고 기능을 명확하게 정의할 수 있도록 지원합니다.
