핵심 01 · 정의
Self-correction Loop = Differentiator
agent가 제출 전에 자기 state와 progress를 검증. 캐주얼 prompting과 프로페셔널 엔지니어링의 차이.
핵심 02 · 신호 출처
자기 평가는 신뢰 불가
확률 엔진의 자기 평가는 같은 분포의 영향을 받음 — 외부 결정론 시스템의 신호가 필요.
핵심 03 · 스택 매트릭스
패턴은 동일, 도구만 다르다
Backend = integrated tests / Frontend = Chrome + vision / Mobile = ADB. 신호 → agent context.
핵심 04 · 2-Layer 검증
Pass/Fail 위에 Internal State
Layer 1 = crash 없음 (약한 신호) / Layer 2 = system state가 의도와 일치 (강한 신호).
핵심 05 · 도구
LogQL · 실시간 쿼리
사후가 아니라 작업 중간에 — "query execution logs in real-time". observability와 self-correction 통합.
핵심 06 · 검증 부재
"Crash 없음" ≠ "Done"
검증 없는 loop는 crash 안 났다는 사실만 보고 done을 외친다. 데이터 무결성은 못 본다.
다음 · 클립 04 · Pillar III
Agentic Tooling — Friction을 없애는 인프라
Context도 챙겼고(Pillar I), 검증도 갖췄다(Pillar II) — 그런데 agent가 자꾸 사람한테 물어보러 나온다. 이 friction을 없애는 게 다음 클립의 주제
