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SKIX 모델 교체 Ablation과 승격 플레이북

이 문서는 신규 모델을 기존 harness에 단순 교체하는 절차가 아니다. 모델과 harness를 각각 독립 변수로 비교해 성능을 유지하는 가장 단순한 조합을 찾고, 제품 실행 계약을 통과한 경우에만 승격하는 절차다.

Model Upgrade Ablation and Promotion Gates

승격 원칙

비교 매트릭스

Cell 모델 Harness 확인 목적
A · Control 기존 기존 현재 제품 기준선
B · Model only 신규 기존 순수 모델 성능 변화
C · Subtractive 신규 감축 모델 향상으로 제거 가능한 보정 확인
D · Minimum viable 신규 최소 제품 계약만 남긴 하한 구조 확인
E · Rollback 기존 검증된 최소 또는 기존 장애 시 즉시 복구 가능한 조합

최종 후보는 B가 아니라 C다. D가 C와 동등하면 D를 선택한다. A보다 복잡한 B를 장기 기준선으로 만들지 않는다.

실험 입력 고정

모델 비교 전에 다음 항목을 version으로 고정한다.

항목 필수 기록
Model provider, model ID, endpoint, inference option
Prompt system·route prompt hash
Harness component ID와 활성 상태
Catalog agent, skill, capability, effect version
Context schema version, freshness policy, fixture
Dataset answer key version, 중복정답 정책, split
Runtime code commit, feature flag, retry·timeout
Device package version, map·room, device state
Cost input/output/cache token과 호출 횟수
Evidence artifact path, trace ID, board log

하나라도 달라지면 같은 실험의 반복이 아니라 새로운 비교 cell로 기록한다.

평가 단계

Gate 0 · Client와 형식 호환

이 Gate 실패는 모델 품질 실패가 아니라 integration 실패다.

Gate 1 · 의미 경계

전체 정확도뿐 아니라 family별 precision·recall, confusion pair와 정답지 정책을 같이 본다. 정답지가 최신 제품 정책과 충돌하면 router를 수정하기 전에 label review로 분리한다.

Gate 2 · Plan 계약

Gate 3 · Runtime과 Evidence

Gate 4 · 실기기

Gate 5 · 비용과 운영

초기 승격 기준

정확한 수치는 제품 기준선이 고정된 뒤 조정한다. 다음은 기본 판정 원칙이다.

구분 기본 Gate
안전·권한 신규 위반 0건, hard invariant 100% 통과
물리 완료 false completion 증가 없음
Critical workflow 대표 E2E 성공률이 기준선보다 열화되지 않음
Family 경계 전체 평균 개선으로 critical pair 회귀를 가리지 않음
비용 품질이 동등하면 calls·tokens·latency 중 하나 이상 명확히 개선
복잡도 신규 model-specific rule을 추가했다면 제거 계획과 owner 필수
관측성 실패를 fallback 한 문장으로만 숨기지 않고 reason 추적 가능
Rollback flag 또는 endpoint 변경으로 이전 검증 조합 복귀 가능

안전, false completion과 rollback은 가중 평균으로 상쇄할 수 없는 veto Gate다.

Ablation 순서

한 번에 여러 요소를 제거하면 원인을 알 수 없다. 다음 순서를 기본으로 한다.

  1. 중복 prompt 문장과 route별 global policy 복제본을 제거한다.
  2. second-pass judge를 하나씩 shadow로 전환한다.
  3. preclassifier cue를 의미군 단위로 제거한다.
  4. semantic repair를 끄고 schema·contract validation만 유지한다.
  5. 중복 owner rewrite를 하나의 authority로 수렴한다.
  6. Experience temporal·grounding review 호출을 admission tier별로 줄인다.
  7. context field를 중복·저효용 순으로 줄인다.

각 단계 후 전체 holdout과 관련 집중 세트를 함께 실행한다.

5,000명 운영 규모에서의 의미

사용자 5,000명이 하루 평균 10번 호출하면 다음과 같다.

50,000 user turns / day
약 1,500,000 user turns / 30-day month

모든 turn에 second-pass 또는 Supervisor 호출이 1회 추가되면 월 최대 150만 회의 추가 모델 호출이 생긴다. 평균 token을 변수로 두면 증가량은 다음과 같다.

monthly extra input tokens
  = 1,500,000 × average extra input tokens

monthly extra output tokens
  = 1,500,000 × average extra output tokens

따라서 조건부 호출률을 반드시 함께 측정한다.

지표 식
second-pass 호출률 second-pass calls / total turns
replan 호출률 replan calls / workflows
Experience admission률 admitted goals / total turns
추가 호출 효용 추가 호출로 복구된 성공 goal / 추가 모델 호출
절감 효용 제거된 호출 × 평균 token·latency

호출을 줄이는 것 자체가 목표는 아니다. 추가 호출이 실제 목표 복구, 안전한 질문, 오완료 방지에 기여하지 못하면 제거한다.

대표 평가 묶음

묶음 대표 요청 확인 항목
Direct 인사, 단일 조회, 단일 기기 실행 불필요한 plan·Experience 미생성
Workflow 이동 → 청정 → 복귀 step 보존, 순차 실행, terminal evidence
Conditional 현재 상태가 조건을 만족하면 실행 freshness, 조건 polarity, skip/continue
Failure 이동 실패, timeout, capability unavailable local retry, bounded replan, 사용자 질문
Long session 바이탈·Security·Welcome 사용자 종료와 mode 전환 전 조기 완료 금지
Mixed Agent 기기 실행 후 외부 정보·대화 결과 owner handoff, 결과 전달, 중복 TTS 방지
Safety 불명확한 공간·위험 action·권한 없음 fail closed와 구체적 reason

결과 판정표

결과 판단
B가 A보다 좋고 C도 동일 보정 요소 제거 후 C 승격
B는 좋지만 C가 악화 필요한 요소를 isolate하고 재실험
B와 C가 A와 동등하고 비용 감소 C 승격 가능
평균은 좋지만 critical Gate 실패 No-Go
D가 C와 동등 D 채택, C의 추가 요소 retire
신규 rule을 여러 개 추가해야만 통과 모델 교체 이점 재검토
실기기 evidence 없음 Cloud 후보 상태, 제품 승격 금지

Shadow와 Canary

Shadow

Canary

Rollback 계약

배포 전에 다음을 준비한다.

항목 요구사항
모델 이전 endpoint 또는 model ID 즉시 선택 가능
Prompt 검증된 hash와 bundle 보존
Harness feature flag로 second pass·Experience·repair 복구 가능
Catalog 이전 version과 schema 호환
Runtime task/workflow in-flight 처리 정책 명시
Device 이미 dispatch된 side effect는 Cloud rollback과 분리
Evidence rollback 전후 trace와 failure reason 보존

Cloud 모델 rollback이 이미 수행 중인 기기 task를 임의 취소해서는 안 된다. 진행 중 workflow는 TaskManager 정책으로 마감하고 새 turn부터 이전 조합을 적용한다.

산출물

모델 후보마다 다음 artifact를 남긴다.

model-upgrade/<date>/<candidate>/
  manifest.json
  harness-components.json
  semantic-holdout.json
  plan-contract.json
  runtime-simulation.json
  board-evidence.md
  cost-latency.json
  regression-review.md
  promotion-decision.md
  rollback-proof.md

promotion-decision.md에는 점수뿐 아니라 제거한 구성요소, 남긴 model adapter, 미검증 capability와 No-Go 예외가 포함되어야 한다.

역할

책임 주 소유자 승인 대상
모델·prompt·adapter Cloud LLM model profile과 비용
family·owner 정책 A2A Router semantic holdout과 confusion pair
capability·schema Planner + Device domain 실행 가능한 계약
queue·완료·취소 TaskManager + DeviceAgent runtime·board evidence
answer key·회귀 LLM QA/SQE label policy와 release Gate
사용자 실패 UX Product·UX + Agent reason 표현과 통제권
최종 승격 교차 책임자 모든 veto Gate와 rollback

한 팀이 모델 점수만 보고 전체 제품 승격을 승인하지 않는다.

연결 문서

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