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ZAM: AI 에이전트를 위한 결정론적 컨텍스트 거버넌스 (deterministic context governance)

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ai, llm, opensource, typescript

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대부분의 AI 에이전트는 사용자가 실제로 무엇을 물었는지와 상관없이 매 턴마다 모든 기술(skill), 모든 도구 정의(tool definition), 모든 기억(memory lane) 등 모든 것을 프롬프트(prompt)에 밀어 넣습니다. 이는 프롬프트를 비대하게 만들어 (비용 + 지연 시간(latency) 증가), 관련 컨텍스트(context)를 묻히게 하고, 조용히 답변의 질을 저하시킵니다. 수동으로 내용을 다듬는 것은 위험합니다. 잘못된 것을 삭제하면 안전성(safety)이나 정확성(correctness)을 조용히 깨뜨릴 수 있기 때문입니다.

저는 이러한 결정을 결정론적(deterministically)으로 내리기 위해 오픈 소스 _컨텍스트 거버넌스 레이어(context governance layer)_인 ZAM을 구축했습니다.

기능

ZAM은 프롬프트가 조립되기 전에 실행됩니다. 요청(request)과 사용 가능한 컴포넌트(scaffolds, skills, tools, memory, history)의 인벤토리가 주어지면, 결정론적 파이프라인(deterministic pipeline) — 요청 라우터(request router) -> 12단계 선택 사다리(12-step selector ladder) -> 충돌 해결사(conflict resolver) -> 예산 관리자(budgeter) — 가 무엇을 **포함/생략/연기(include / omit / defer)**할지 결정하고, 구조화된 _계획(plan)_과 전체 결정 **추적(trace)**을 생성합니다. ZAM은 프롬프트 텍스트 자체를 조립하지 않습니다. 모델이 제안하면, 결정론적 가드레일(deterministic guardrails)이 강제합니다.

핵심 구조는 불확실성 시 실패 허용(fail-open on uncertainty) 방식입니다. 즉, 안전할 때만 컨텍스트를 축소하며, 의심스러울 때는 더 많은 내용을 포함합니다. 이는 재현 가능하며(계획을 위해 모델 호출이 필요 없음), 스키마 검증(schema-validated)이 가능하고, 완전히 감사(auditable)할 수 있습니다.

주장 대신 증거

npm run benchmark   # 오프라인, 결정론적, API 키 불필요

• 모든 것을 주입하는 (inject-everything) 베이스라인 대비 평균 63.9%의 토큰 절감, 안전하지 않은 누락 0건을 기록했습니다.
• 라이브 티어(live tier) 결과, 저렴한 결정론적 라우터(deterministic router)가 모델의 분류와 **85.7%**의 확률로 일치함을 보여주었으며, 두 번의 불일치는 모두 안전한 방향(safe side)으로 발생했습니다.

Portable: 하나의 코어, 세 가지 인터페이스

동일한 코어가 코어 변경 없이 (zero core changes) 매우 다른 세 가지 인터페이스를 관리합니다:

• 에이전트 워크스페이스 (agent workspace) (Markdown 파일),
• MCP 도구 / 리소스 / 프롬프트 —