제가 처음 LLM으로 엔터프라이즈 애플리케이션을 구축하기 시작했을 때, 거의 모든 개발자가 겪는 함정에 빠졌습니다. AI 시스템을 확장하는 것은 단순히 하나의 거대한 프롬프트를 다듬는 것이라고 생각했습니다. 복잡한 시스템 지침을 작성하고, 컨텍스트 창에 규칙을 채워 넣고, 단일 상태 비저장 API 호출이 연구원, 분석가, 카피라이터를 동시에 수행할 것이라고 기대했습니다.운영 환경에서 이러한 모놀리식 접근 방식은 반복적으로 실패했습니다. 동적 데이터 스트림을 처리할 때 모델은 미묘한 세부 사항을 평탄화하고, 중요한 실행 단계를 건너뛰고, 정기적으로 매우 자신감 있는 환각을 생성했습니다.