Qwen Meetup Korea에 연사로 초대받아 발표한 내용입니다.
재귀적 union 타입에서 function calling을 안정적으로 동작시키는 방법. qwen3-coder-next는 첫 시도 성공률 6.75%, Qwen 3.5 전 모델군은 double-stringify 버그로 0%였으나, 하네스 엔지니어링으로 100% 달성.
- AutoBe: LLM이 AST 구조체를 function calling으로 채우면 컴파일러가 코드를 생성. 4단계 컴파일러 검증 + 자가 수복 루프.
- Typia: TypeScript 타입 하나에서 JSON Schema, 파서, 검증기, 피드백 생성기를 컴파일 타임에 자동 생성. 깨진 JSON 복구, 타입 강제 변환, 스키마 위반 피드백까지 처리.
- 스키마는 금지가 아닌 부재로 제약 → 모델 중립적, 결정론적 수렴
- 소형 모델일수록 시스템 취약점을 더 잘 노출 → QA에 유리
이 패턴은 소프트웨어에 국한되지 않는다. 결정론적 검증기가 존재하는 공학 분야라면 어디든 동일하게 적용 가능하다. AI 출력이 틀려도 검증기가 어디서 왜 틀렸는지 정확히 짚어줄 수 있다면, 루프는 수렴한다. 확률론적인 모델을 결정론적 정확도가 요구되는 분야에 실용적으로 쓸 수 있게 되는 것.