나의 AI 에이전트 공장: 사용자 피드백을 통해 불확실한 LLM 마스커를 출시하다
요약
본 글은 사용자 피드백을 바탕으로 AI 에이전트의 '마스킹 해제' 기능을 개선한 과정을 다룹니다. 특히 LLM이 응답에서 플레이스홀더를 변형하거나 순서를 재배열할 때도 원래 값으로 안전하게 매핑하는 v2.1 버전을 공개했습니다. 이는 로컬 리하이드레이터와 Chrome 확장 프로그램 형태로 제공됩니다.
핵심 포인트
- 사용자 피드백 기반의 AI 에이전트 개발 사이클 제시
- LLM 응답 변형에 강한 Fuzzy Mutation-Tolerant Unmasking 구현
- 로컬에서 작동하는 클라이언트 측 리하이드레이터 제공
- Chrome 확장 프로그램과 Python CLI를 포함한 프로 자동화 팩 출시
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