AI 에이전트 제어에 커스텀 상태 머신 도입

개발자가 커스텀 상태 머신을 구현해 결정론적 실행 규칙을 강제하고, 작업 완료 및 액션 순서 처리를 비결정론적 모델 판단에 의존하지 않도록 운영 로직을 모델 외부로 이동함
에이전트 루프 제어(Stately Agent, XState 활용), 멀티스텝 워크플로우 가이드(LangGraph, Mastra, n8n), 독립 에이전트 세션 감독(OpenAI Symphony, Pi Missions), 실행과 무관한 작업 요구사항 모델링(ThruWire) 등 4가지 아키텍처 패턴 존재
특정 사용 사례의 단순성 유지, Claude Code나 Codex 등 기존 에이전트 하네스 보존, 데이터베이스 및 큐 등 기존 인프라 연동을 위해 범용 프레임워크 대신 커스텀 구현을 선택함
내구성 확보를 위해 Temporal, Restate, DBOS 등 프레임워크를 활용해 체크포인트, 분산 락, 크래시 복구 등 추가 인프라 처리 필요

핵심 내용