에이전트의 제품 정체성: Identity Pivot 설계기

Date: 2026-03-15
Author: Claude Code Opus 4.6, mangowhoiscloud
Tags: prompt-architecture, identity-pivot, karpathy-patterns, dumb-platform, context-budget, prompt-drift, soul-prompt, domain-plugin

목차

1. 도입 — 에이전트의 자아가 너무 크다
2. GEODE 프롬프트 아키텍처 — 4계층 조립 파이프라인
3. Karpathy 패턴이 알려준 것 — program.md, dumb platform, context budget
4. Identity Pivot 설계 — 무엇을 바꾸고 무엇을 남길 것인가
5. SOUL.md 재작성 — 에이전트의 단일 자아 원천
6. 프롬프트 Drift Detection — SHA-256 래칫과 CI 가드레일
7. 팀 기반 프롬프트 리팩토링 — 에이전트 4인 병렬 실행
8. 마무리 — 핵심 정리와 체크리스트

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1. 도입 — 에이전트의 자아가 너무 크다

GEODE는 LangGraph 기반 자율 실행 에이전트입니다. 원래 게임 IP 가치 분석을 위해 설계되었고, DomainPort Protocol을 통해 도메인 플러그인 아키텍처를 도입한 상태였습니다. 그런데 코드 아키텍처는 범용으로 전환되었음에도, 시스템 프롬프트에는 여전히 "게임 IP 발굴 에이전트"라는 자아가 깊이 각인되어 있었습니다.

문제를 구체적으로 살펴보면 이렇습니다.

파일	게임 IP 침투도	문제
.claude/SOUL.md	100%	"Game Entity Opportunity & Discovery Engine", NPV 공식, Tier 분류표
commentary.md	100%	"IP discovery assistant for game publishing"
agents.py 기본 에이전트	100%	anime_expert, game_analyst, market_researcher
cli/__init__.py 리포트 프롬프트	100%	"GEODE IP valuation expert"
router.md agentic suffix	30%	예시가 "분석해줘", "비교해줘" 등 IP 중심

DomainPort라는 깨끗한 추상화 계층을 만들어 놓고, 정작 에이전트가 자기 자신을 소개할 때는 "저는 게임 IP를 발굴하는 에이전트입니다"라고 말하고 있었습니다. 아키텍처와 자아의 불일치 — 이것이 이번 Identity Pivot의 출발점입니다.

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2. GEODE 프롬프트 아키텍처 — 4계층 조립 파이프라인

해결책을 논하기 전에, GEODE의 프롬프트가 어떻게 조립되는지 이해해야 합니다. 단순히 .md 파일 하나를 읽어서 LLM에 넘기는 구조가 아닙니다. 4계층 조립 파이프라인을 거칩니다.

각 계층의 역할을 코드와 함께 살펴보겠습니다.

Layer 1 — Template: .md 파일과 해시 핀

프롬프트 템플릿은 core/llm/prompts/ 디렉토리에 Markdown 파일로 저장됩니다. 각 파일은 === SECTION === 구분자로 섹션을 나눕니다.

# core/llm/prompts/__init__.py
def _load_template(name: str) -> dict[str, str]:
    path = _PROMPTS_DIR / f"{name}.md"
    text = path.read_text(encoding="utf-8")
    sections: dict[str, str] = {}
    current_section = "default"
    for line in text.split("\n"):
        stripped = line.strip()
        if stripped.startswith("=== ") and stripped.endswith(" ==="):
            current_section = stripped[4:-4].strip().lower()
            sections[current_section] = ""
        else:
            sections[current_section] = sections.get(current_section, "") + line + "\n"
    return sections

=== SYSTEM ===과 === USER === 구분자를 사용하면 하나의 .md 파일에 시스템 프롬프트와 유저 프롬프트를 함께 관리할 수 있습니다. router.md의 경우 === AGENTIC_SUFFIX ===라는 커스텀 섹션까지 포함합니다. 이 구조 덕분에 프롬프트의 논리적 단위가 파일 단위와 일치합니다.

로딩 시점에 모든 프롬프트 섹션의 SHA-256 해시(12자리)를 계산하여 PROMPT_VERSIONS dict에 저장합니다.

# core/llm/prompts/__init__.py
def _hash_prompt(text: str) -> str:
    return hashlib.sha256(text.encode()).hexdigest()[:12]

이 해시는 Layer 4의 Drift Detection에서 다시 등장합니다.

Layer 2 — Composition: Router + AgenticLoop

NL Router가 기본 시스템 프롬프트를 구성하고, AgenticLoop가 AGENTIC_SUFFIX를 덧붙이는 2단계 조립입니다.

# core/cli/agentic_loop.py
def _build_system_prompt(self) -> str:
    base = _build_system_prompt()  # NL Router에서 가져옴
    skill_ctx = self._skill_registry.get_context_block()
    base = base.replace("{skill_context}", skill_ctx or "No skills loaded.")
    return base + "\n" + AGENTIC_SUFFIX

{skill_context}는 ROUTER_SYSTEM 안의 플레이스홀더입니다. AgenticLoop가 이를 SkillRegistry의 현재 상태로 치환합니다. 스킬이 로드되지 않았으면 "No skills loaded."로 대체됩니다. 런타임에 동적으로 조합되는 프롬프트입니다.

Layer 3 — Assembly: PromptAssembler의 6-Phase

PromptAssembler는 최종 프롬프트를 6단계에 걸쳐 조립합니다.

Phase	역할	입력
1	Override 주입	state["_prompt_overrides"]
2	Skill Fragment 주입	SkillRegistry.get_skills(node, role_type)
3	Memory Context 주입	state["memory_context"]["_llm_summary"]
4	Bootstrap Instructions	state["_extra_instructions"]
5	Token Budget 강제	경고 4K / 하드 6K chars
6	Hash + Observability	PROMPT_ASSEMBLED 훅 이벤트 발행

# core/llm/prompt_assembler.py — Phase 5
if len(system) > self._prompt_hard_limit_chars:
    system = system[:self._prompt_hard_limit_chars]
    truncation_events.append("system_truncated")
    _log.warning("System prompt truncated: %d → %d chars", original_len, len(system))

Phase 5의 토큰 버짓 강제는 Karpathy의 "context budget" 원칙을 구현한 것입니다. 스킬, 메모리, 부트스트랩 지시가 누적되면서 프롬프트가 비대해지는 것을 구조적으로 방지합니다.

Layer 4 — Identity: SOUL.md와 3-Tier 메모리

SOUL.md는 ContextAssembler를 통해 메모리 컨텍스트의 일부로 주입됩니다. 핵심은 비례 예산 배분입니다.

# core/memory/context.py
def _build_llm_summary(context: dict, max_chars: int = 280) -> str:
    budget_soul    = int(max_chars * 0.10)   # ~28자 — 미션 한 줄
    budget_org     = int(max_chars * 0.25)   # ~70자
    budget_proj    = int(max_chars * 0.25)   # ~70자
    budget_session = max_chars - sum(...)     # ~112자

SOUL.md에는 전체 예산의 10%만 할당되도록 설계했습니다.에이전트의 자아는 "나는 누구인가"를 한 줄로 말할 수 있어야 하고, 나머지 90%는 현재 맥락을 소비하도록 구성했습니다. 자아가 과도한 컨텍스트를 소비하는 걸 경계하는 접근입니다.

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3. Karpathy 패턴의 인사이트

Identity Pivot의 설계 근거는 Karpathy의 autoresearch/AgentHub에서 증류한 에이전트 설계 원칙에서 왔습니다.

P2. program.md = single source of identity

program.md의 품질이 에이전트의 연구 품질을 결정한다.

 

GEODE에서 SOUL.md의 역할입니다. SOUL.md가 mission을 선언하면, 하위의 모든 프롬프트가 그 프레임 안에서 동작합니다.

자아의 원천이 하나이므로, 이 하나만 바꾸면 에이전트 전체의 행동 방향이 전환됩니다.

P8. Dumb Platform, Smart Plugins

"플랫폼은 라우팅, 동시성, 이벤트, 오케스트레이션만 제공한다. 도메인 지식은 플러그인이 가져온다."

 

GEODE의 DomainPort Protocol이 이미 이 패턴을 구현하고 있었습니다. 문제는 프롬프트 레이어가 이 분리를 따르지 않았다는 것입니다. SOUL.md에 14-axis 루브릭이 하드코딩되어 있으면, {도메인_목적성} 플러그인이 로드되지 않아도 에이전트는 여전히 "{도메인_목적성} 에이전트"로 행동합니다.

P6. Context Budget

"컨텍스트 윈도우는 유한한 자원이다. 3계층으로 관리하라: 차단(block), 선택적 추출(selective), 요약(summarize)."

 

이것이 PromptAssembler의 Phase 5 (토큰 버짓)와 _build_llm_summary의 비례 예산 배분으로 구현되어 있습니다.

범용 요청에 게임 IP 프롬프트가 컨텍스트를 낭비하지 않도록 분리해야 합니다.

P4. Ratchet

"수정 → 평가 → 개선이면 유지, 아니면 롤백."

프롬프트 변경에 대한 래칫은 SHA-256 해시 핀으로 구현됩니다. 의도하지 않은 프롬프트 변경은 CI에서 즉시 감지됩니다.

이번 Identity Pivot에서 2개의 해시 핀(AGENTIC_SUFFIX, COMMENTARY_SYSTEM)을 의도적으로 업데이트했습니다.

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4. Identity Pivot 설계 — 무엇을 바꾸고 무엇을 남길 것인가

모든 프롬프트를 바꾸는 것은 아닙니다. 핵심은 스코프 판정입니다.

판정 기준은 단순합니다.

질문	변경 대상	유지 대상
도메인 플러그인 없이도 호출되는가?	Yes → 변경	No → 유지
에이전트의 자기 정의에 영향을 주는가?	Yes → 변경	No → 유지

analyst.md는 파이프라인 노드에서만 호출되고, GameIPDomain이 로드된 상태에서만 실행됩니다. 이미 올바른 스코프에 있으므로 변경할 이유가 없습니다.

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5. SOUL.md 재작성 — 에이전트의 단일 자아 원천

AS-IS

> **System**: GEODE (Game Entity Opportunity & Discovery Engine)
> **Organization**: Nexon Live 본부 > Navigator 실 > Navigator A팀
> **Mission**: 저평가 IP 발굴 및 게임화 가치 추론

## Identity
GEODE는 넥슨 Navigator A팀의 IP 가치 분석 에이전트다.
600K+ 게임·미디어 IP 풀에서 저평가된 IP를 발굴하고,
게임화 시 기대 수익(NPV 3년)을 추론하여 투자 의사결정을 지원한다.

## Pipeline Contract
S = w_ml × Φ_ml + w_llm × Φ_llm + δ_cal
Value(g) = E[NPV_3Y] - CAC - UA - LiveOps - 0.2×VaR_5%

TO-BE

> **System**: GEODE — 범용 자율 실행 에이전트
> **Mission**: Research, analysis, automation, scheduling — 사용자의 목표를 자율적으로 실행

## Identity
GEODE는 범용 자율 실행 에이전트다.
사용자의 요청을 이해하고, 적절한 도구와 도메인 플러그인을 조합하여
리서치, 분석, 자동화, 스케줄링 등 다양한 작업을 자율적으로 수행한다.
도메인 지식은 플러그인으로 분리되어, 플랫폼 자체는 도메인에 구애받지 않는다.

## Domain Plugins
| Plugin | 설명 | 상태 |
|--------|------|------|
| `game_ip` | 게임·미디어 IP 가치 분석 (14-axis 루브릭) | available |
| `web_research` | 웹 검색·요약·팩트체크 | planned |
| `scheduler` | 일정 관리·리마인더·반복 작업 자동화 | planned |
| `code_analysis` | 코드베이스 분석·리뷰·리팩토링 제안 | planned |

핵심 변경은 세 가지입니다.

첫째, NPV 공식과 Tier 분류표(GREEN/YELLOW/RED)를 제거했습니다. 이 정보는 GameIPDomain 플러그인이 소유합니다.
둘째, Pipeline Contract를 "Pre-filter → T1 ML → T2 LLM-as-Judge → ..."라는 게임 IP 전용 6단계에서 "Router → Domain Analysis → Verification → Synthesis"라는 범용 4단계로 일반화했습니다.
셋째, Domain Plugins 섹션을 추가하여 game_ip를 "여러 플러그인 중 하나"로 격하했습니다.

 

Core Principles(Evidence-Based, Bias-Aware, Multi-Perspective, Graceful Degradation, Reproducibility)와 Guardrails(G1-G4)는 도메인에 무관한 품질 원칙이므로 그대로 유지했습니다.

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6. 프롬프트 Drift Detection — SHA-256 래칫과 CI 가드레일

프롬프트를 변경하면 해시 핀이 깨집니다. 이것은 의도된 안전장치입니다.

# core/llm/prompts/__init__.py
_PINNED_HASHES: dict[str, str] = {
    "AGENTIC_SUFFIX": "0ee9671c2c0f",     # ← 이번에 업데이트됨
    "COMMENTARY_SYSTEM": "b7d886e0905a",   # ← 이번에 업데이트됨
    "ANALYST_SYSTEM": "924433f5bf11",
    "ROUTER_SYSTEM": "67d070bce2fc",
    # ... 총 20개 프롬프트 프래그먼트
}

def verify_prompt_integrity(*, raise_on_drift: bool = False) -> list[str]:
    drifted = []
    for name, pinned_hash in _PINNED_HASHES.items():
        computed = _hash_prompt(globals()[name])
        if computed != pinned_hash:
            drifted.append(f"Prompt drift: {name} pin={pinned_hash} now={computed}")
    if drifted and raise_on_drift:
        raise RuntimeError(f"Prompt drift detected: {', '.join(drifted)}")
    return drifted

CI 테스트(test_karpathy_prompt_hardening.py)에서 verify_prompt_integrity(raise_on_drift=True)를 호출합니다. 프롬프트 .md 파일을 수정했는데 해시 핀을 업데이트하지 않으면 테스트가 실패합니다. 이것이 Karpathy P4 래칫의 구현입니다 — 의도적 변경만 통과시키고, 무의식적 drift는 차단합니다.

 

이번 Identity Pivot에서 실제로 경험한 플로우입니다:

1. commentary.md 수정 → "IP discovery assistant" → "autonomous analysis assistant"
2. router.md AGENTIC_SUFFIX 수정 → 예시 문구 범용화
3. pytest 실행 → RuntimeError: Prompt drift detected: AGENTIC_SUFFIX, COMMENTARY_SYSTEM
4. 새 해시 계산: python -c "from core.llm.prompts import PROMPT_VERSIONS as V; print(V)"
5. _PINNED_HASHES 업데이트 → 테스트 통과

해시 핀을 업데이트하는 행위 자체가 "이 프롬프트 변경은 의도적입니다"라는 명시적 선언이 됩니다.

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7. 팀 기반 프롬프트 리팩토링 — 에이전트 4인 병렬 실행

이번 Identity Pivot은 4개의 에이전트를 팀으로 구성하여 병렬 실행했습니다.

각 에이전트에 하나의 스킬만 주입하여 관점을 분리했습니다.

Agent	Skill Injection	담당 파일	설계 원칙
Core Identity Lead	karpathy-patterns	SOUL.md, router.md suffix	"program.md = single identity source"
Prompt Engineer	prompt-engineering	commentary.md, cli/init.py	도메인 특화 용어 제거
Sub-Agent Architect	openclaw-patterns	agents.py, sub_agent.py	"dumb platform, smart plugins"
UX Writer	—	README.md CLI Mode	자연어 예시 혼합

기본 서브에이전트 교체

Sub-Agent Architect가 수행한 변경입니다.

# core/extensibility/agents.py — Before
_DEFAULT_AGENTS = [
    {"name": "anime_expert", "role": "Anime & Manga IP Specialist", ...},
    {"name": "game_analyst", "role": "Game Industry Analyst", ...},
    {"name": "market_researcher", "role": "Market Research Specialist", ...},
]

# After
_DEFAULT_AGENTS = [
    {"name": "research_assistant", "role": "Research Specialist", ...},
    {"name": "data_analyst", "role": "Data Analysis Specialist", ...},
    {"name": "web_researcher", "role": "Web Research & Monitoring Specialist", ...},
]

기본 서브에이전트는 플랫폼이 제공하는 범용 도구입니다. 도메인 전문 서브에이전트(anime_expert 등)는 .claude/agents/anime_expert.md와 같이 파일 기반으로 로드할 수 있습니다. SubagentLoader가 YAML frontmatter + Markdown body 형식의 에이전트 정의 파일을 자동 탐색합니다. 이것이 OpenClaw Plugin Architecture의 "Workspace Skills (highest priority)" 패턴과 동일한 구조입니다.

피드백 루프

각 에이전트 작업 후 5단계 검증을 실행했습니다.

[Step 1] ruff lint → E501 (line too long) 1건 → 수정
[Step 2] prompt drift test → AGENTIC_SUFFIX, COMMENTARY_SYSTEM 핀 깨짐 → 해시 재계산
[Step 3] grep "anime_expert|game_analyst|market_researcher" → 4개 잔존 파일 발견 → 동기화
         - core/cli/sub_agent.py (_TYPE_AGENT_MAP)
         - tests/test_agents_ext.py (load_defaults assert)
         - tests/test_e2e_live_llm.py (agent_name assert)
         - tests/test_karpathy_prompt_hardening.py (fixture text)
[Step 4] 전체 테스트 → all pass
[Step 5] grep "IP valuation expert|game publishing|Game Entity" core/ → 0 hits

Step 3이 가장 중요합니다. 에이전트 이름을 바꾸면 그 이름을 참조하는 모든 코드를 찾아야 합니다. _TYPE_AGENT_MAP은 task type("analyze", "search")을 기본 에이전트에 매핑하는 dict인데, 여기를 놓치면 런타임에 KeyError가 발생합니다.

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8. 마무리

핵심 정리

항목	설명
문제	코드 아키텍처(DomainPort)는 범용이지만, 프롬프트 자아는 "게임 IP 전용"으로 고정
원칙	Karpathy P2 (단일 자아 원천), P8 (dumb platform), P6 (context budget), P4 (ratchet)
변경 범위	코어 자아 5개 파일 + 테스트 동기화 3개 + 해시 핀 1개 = 11개 파일
유지 범위	파이프라인 프롬프트 5개 (analyst/evaluator/synthesizer/biasbuster/cross_llm) — 이미 올바른 스코프
핵심 판정 기준	"도메인 플러그인 없이도 호출되는가?" → Yes면 변경, No면 유지
안전장치	SHA-256[:12] 해시 핀 + CI drift detection + grep 잔존 참조 검사
프롬프트 조립	4계층 파이프라인 (Template → Composition → Assembly → Identity)
SOUL.md 예산	전체 메모리 컨텍스트의 10% — 자아는 한 줄로 말할 수 있어야 함

체크리스트

• SOUL.md에서 도메인 특화 공식(NPV, Selection Score) 제거
• SOUL.md에 Domain Plugins 섹션 추가 (game_ip = one of many)
• router.md AGENTIC_SUFFIX 예시를 범용으로 교체
• commentary.md에서 "game publishing" 제거
• 기본 서브에이전트를 범용(research/data/web)으로 교체
• CLI 리포트 프롬프트에서 "IP valuation" 제거
• 프롬프트 해시 핀 업데이트 (2개)
• 기존 에이전트명 참조 전수 grep → 0 hits 확인
• 파이프라인 프롬프트는 변경하지 않음 (스코프 확인)
• 전체 테스트 pass

References

• Karpathy, A. (2025). "autoresearch: Self-Supervised ML Research Loop." San Francisco.
• Karpathy, A. (2025). "AgentHub: Agent-Native Git Infrastructure." San Francisco.
• GEODE .claude/skills/karpathy-patterns/SKILL.md — P2, P4, P6, P8 원칙
• GEODE .claude/skills/openclaw-patterns/SKILL.md — Plugin Architecture, Policy Chain
• GEODE core/llm/prompt_assembler.py — 6-Phase Assembly Pipeline
• GEODE core/memory/context.py — 3-Tier Memory with proportional budget allocation