정의
Self-correcting AI loop architecture는 AI output을 한 번 생성하고 사람이 검수하는 방식 대신, Builder → Judge → Manager로 역할을 분리해 산출물 생성, 검증, 라우팅을 반복하는 구조다.
구조
- Builder: 실제 산출물을 만든다. 첫 시도 생성에 집중하며, 불확실성이나 실행 결과를 구조화해 handoff한다.
- Judge: 산출물을 written standard와 ground truth에 비추어 평가한다. free-form 의견이 아니라 pass/fail/needs-revision 같은 구조화된 verdict를 낸다.
- Manager: Judge verdict를 읽고 다음 행동을 결정한다. 수정 루프, human escalation, 완료 처리, hard stop condition을 관리한다.
핵심 원칙
- 자기수정은 더 좋은 prompt가 아니라 더 나은 architecture의 문제다.
- Builder가 자신을 완료 판정하면 loop가 아니라 self-report가 된다.
- handoff format, trigger, failure path가 명확해야 반복 실행에서도 drift가 줄어든다.
적용
- 코드: diff, test output, lint/build result를 Builder 산출물에 포함한다.
- 콘텐츠: source material과 brief를 Judge가 함께 본다.
- 리서치: 실제 search result와 source document를 검증 기준으로 삼는다.
연결
- 20260718-ground-truth-based-ai-judge — Judge가 opinion이 아니라 ground truth를 사용해야 하는 이유
- 20260718-manager-stop-condition — Manager가 loop를 무한 반복하지 않게 하는 통제 장치
- 20260718-cyrilxbt — 작성자