대규모 언어 모델(LLM) 기반 코드 생성 모델의 안전성, 정확성, 제어 가능성을 향상시키기 위해, ReAct 패러다임을 활용하는 제어 가능한 코드 생성 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크는 LLM과 외부 자원 간의 동적 상호 작용을 통해 효율적이고 정확하며 해석 가능한 코드 생성을 가능하게 하는 다중 에이전트 시스템이다. Planner, Searcher (ReAct 기반), CodeGen, Extractor의 4가지 전문 에이전트로 구성된 협업 아키텍처를 사용한다. 실험 결과, SVEN 데이터셋에서 94.8%의 보안율을 달성하며 기존 방법론을 능가했다.
