반례가 보완된 스케치에 대응하는 에이전트 기반 합성 (Agentic Synthesis against

요약

코딩 에이전트가 실패 사례를 통해 도메인 규칙을 학습하고 보존할 수 있도록 하는 '반례 보완 스케치 기반 에이전트 합성' 방법론을 제안합니다. 인간의 스케치와 에이전트의 구현, 그리고 반례를 통한 지속적인 수리 과정을 통해 정책을 진화시키는 저장소 네이티브 방식을 다룹니다.

핵심 포인트

• 실패 사례(반례)를 통해 도메인 규칙을 보존하는 에이전트 합성 방식 제안
• 인간의 스케치와 에이전트의 구현을 결합한 저장소 네이티브 워크플로우
• 진화된 스케치를 통해 프롬프트 이력에 의존하지 않는 정책 학습 가능성 입증
• CatSynth 실험을 통해 기존 방식 대비 재작업 감소 및 코드 유지 효율성 확인