유민우 · Tech Notes

LLM as the Trigger Layer: Limits, Leverage, and Non-Replaceable System Architectures

🗓️ 11/5/2025
LLMAI ArchitectureTrigger LayerOrchestrationApps SDK

Abstract

본 논문은 대화형 대규모 언어모델(LLM)을 트리거 레이어(trigger layer)—사용자 의도를 기계 실행으로 변환하는 인터페이스 계층—로 규정하고, 이 정의가 한계인지 혹은 UI 자동화의 정점인지 분석한다. OpenAI Apps SDK가 실제로는 LLM이 외부의 구조화된 시스템을 트리거하도록 하는 개발 프레임워크이며, 이는 LLM을 본래 역할(언어→행동 변환기)로 회귀시키는 전략임을 보인다.

1. 서론

연구의 필요성

최근 OpenAI는 Apps SDK를 발표하며, 대화형 인공지능(LLM)을 이용하여 ChatGPT 내부에서 외부 서비스를 호출·실행할 수 있는 구조를 제시하였다. 이는 표면적으로 AI가 “모든 작업을 대체할 수 있는” 새로운 OS처럼 보이지만, 실제로는 외부 시스템을 트리거(trigger) 하는 수준에 머무른다.

LLM은 사용자의 자연어 입력을 기반으로 “무엇을 실행해야 하는가”를 결정할 수는 있지만, “어떻게 구조적으로 설계하고 유지할 것인가”를 결정하지는 못한다. 이로 인해 AI 자동화의 핵심은 ‘실행 능력’(execution)이 아니라, ‘의도 해석 및 트리거 능력’(intent recognition & trigger)으로 수렴하고 있다.

연구의 목적

  1. LLM을 트리거 레이어(Trigger Layer)로 정의할 때, 이것이 LLM의 구조적 한계를 의미하는가 혹은 UI 자동화의 정점을 의미하는가를 규명한다.
  2. OpenAI의 Apps SDK가 구조화된 시스템을 트리거하여, LLM이 “모든 것을 수행하는 것처럼” 보이게 하는 전략임을 기술적으로 분석한다.
  3. LLM의 역할이 지능적 판단 시스템이 아니라, 자연발화 기반의 인터페이스 계층임을 증명한다.
  4. LLM에 의해 대체되지 않을 시스템 아키텍처의 특성과 범위를 제시한다.

2. 이론적 배경

LLM 기반 자동화의 발전

대규모 언어모델(LLM)은 본래 텍스트 생성 및 자연어 이해에 초점을 맞춘 기술이었다. 그러나 ChatGPT, Claude, Gemini 등의 발전으로 인해 LLM은 단순 텍스트 처리기를 넘어, 사용자 인터페이스(UI)와 프로그램 실행 레이어를 통합하는 인터랙티브 오토메이션 엔진으로 진화하고 있다.

최근 LLM 생태계의 흐름은 “모델 중심 AI(model-centric AI)“에서 “툴 중심 AI(tool-centric AI)“로 전환되었다고 볼 수 있다.

트리거 레이어(Trigger Layer)의 개념

트리거 레이어란, 사용자의 자연언어 의도를 기계 실행으로 변환하는 인터페이스 계층을 말한다. 형식적으로, **I → (A, P)**로 정의할 수 있으며, I는 사용자의 의도(Intention), A는 수행할 행동(Action), P는 그에 필요한 매개변수이다.

트리거 레이어의 목적은 “판단”이 아니라 “전달”이다. LLM은 이 계층을 통해 자연언어와 기계 명령어 사이의 번역기(semantic bridge)로 작동한다.

트리거 충분 조건

과업 T가 다음 조건들을 모두 만족하면, LLM 트리거만으로 충분하다:

  • C1 (무상태성): 현재 입력만으로 결과 결정 가능
  • C2 (스키마 가시성): 필요한 파라미터가 명시적 스키마로 표현 가능
  • C3 (부작용 제한성): 실행 결과의 영향 범위가 제한·복구 가능
  • C4 (결정가능성): 동일 입력 시 동일 결과가 재현 가능
  • C5 (단기 수렴성): 실행이 단일 또는 짧은 단계 안에 완료됨

다음 중 하나라도 위반되면 오케스트레이션이 필요하다:

위반 조건의미요구 구조
¬C1장기 상태·이력 필요상태 저장소
¬C3비가역적 영향 발생롤백/트랜잭션 엔진
¬C4비결정적 결과 발생정책 엔진 및 검증 계층
¬C5다단계·지속 실행 필요스케쥴/체크포인트 오케스트레이터

아키텍처 모델

LLM은 ‘무엇을 할지’ 결정하고, 오케스트레이터는 ‘언제, 어떻게 할지’를 결정하며, 도메인 시스템이 ‘실제로 수행한다’. 이 구조는 LLM을 시스템의 “두뇌”로 보는 기존 시각과 달리, LLM을 “입력-출력 해석기(semantic dispatcher)“로 재정의한다.

3. 논의 및 개념적 정립

LLM의 트리거 레이어로서의 위치

LLM은 언어를 통해 사용자의 목적을 해석하고, API 호출을 구성하는 능력에서 탁월하다. 그러나 내부 상태를 지속적으로 관리하거나, 멀티테넌트 시스템의 동시성·트랜잭션을 제어하는 능력은 결여되어 있다.

LLM이 인간의 의도를 완벽히 해석하고 정확한 트리거를 생성할 수 있다면, 그것은 **UI 자동화의 정점(peak of automation)**이다.

Apps SDK의 전략적 의의

OpenAI Apps SDK는 LLM이 외부 구조화된 시스템을 트리거하는 플랫폼이다. 이 구조에서 ChatGPT는 실제로 “무언가를 실행하는” 주체가 아니라, “실행을 요청하는” 프론트엔드로 작동한다.

즉, Apps SDK는 LLM의 기능적 확장을 위한 기술이 아니라, **LLM의 한계를 은폐한 구조적 포장(layered illusion)**이다.

LLM이 대체할 수 없는 시스템 아키텍처

계층역할대체 불가능한 이유
오케스트레이션 계층상태, 스케쥴, 불변식 관리LLM은 무상태(stateless) 구조로 일관성 유지 불가능
데이터 인프라 계층트랜잭션, 멀티테넌시, 영속화ACID 및 동시성 제어는 언어 추론이 아닌 수학적 시스템
도메인 로직 계층규칙, 정책, 보안 검증LLM의 확률적 추론은 형식적 검증을 대체할 수 없음
모델링 계층장기 시계열 및 피드백 기반 학습시간 축 데이터 학습 불가, 장기 수렴성 보장 불가

4. 사례 분석

단기 과업: 음성 명령과 CRUD 자동화

명령: “TV 꺼줘”, “내일 9시에 회의 예약해줘”

파라미터가 명확하고, 단일 액션으로 완료된다. C1~C5 모두 만족하기에 LLM + Apps SDK 호출만으로 완결 가능하다.

장기 오케스트레이션 과업: 온라인 샵 구축

명령: “온라인 샵 만들어줘”

실제로 DB 초기화, 테마 구성, 결제 연동, 관리자 권한 설정, 멀티테넌시 구성 등이 이루어진다. ¬C1, ¬C3, ¬C5의 조건이 위반되며, 트리거로 초기 스캐폴딩은 가능하나, 이후 단계는 오케스트레이터와 정책 엔진이 필요하다.

모델링 과업: 금융/투자 전략 자동화

명령: “AI로 주식 투자전략 짜줘”

LLM은 투자 전략의 일부 구성 요소—예컨대 알파 신호 생성, 감성 기반 예측, 보조 지표 해석—를 생성하거나 트리거하는 역할은 수행할 수 있다. 하지만 전략 엔진 전체, 특히 포트폴리오 수준의 배분, 리스크 관리, 장기 피드백 루프를 구축하고 안정적으로 운영하는 것은 별도의 도메인 모델 / 시계열 모델 / 최적화 엔진의 몫이다.

5. 시사점

  1. LLM은 구조적 판단자가 아니라, 의미적 변환자이다. LLM은 인간의 언어를 구조화된 API 호출로 번역할 뿐, 실행의 결과를 유지·검증하는 역할은 수행하지 않는다.

  2. Apps SDK는 LLM의 회귀를 제도화한 사례이다. OpenAI는 LLM의 “한계”를 인정하고, 그것을 “기능 확장의 형태”로 재포장함으로써, LLM의 본래 목적(트리거)으로 되돌아가고 있다.

  3. AI-시스템 경계의 명확화는 아키텍처 설계의 필수 요소이다. 향후 AI 통합 시스템은 3단 분리 구조를 표준으로 채택해야 한다.

  4. 트리거 설계는 새로운 UI 공학의 중심이 된다. LLM의 진짜 경쟁력은 더 많은 파라미터나 더 큰 모델이 아니라, ‘사용자의 의도를 가장 정확히 구조화된 호출로 번역하는 능력’이다.

6. 결론

본 연구는 LLM을 트리거 레이어로 정의하고, 이 정의가 LLM의 한계가 아니라 UI 자동화의 정점임을 밝혔다. OpenAI Apps SDK는 이러한 트리거 구조를 제도화하여, LLM이 실제 시스템을 대신 실행하지 않더라도, 마치 모든 것을 수행하는 것처럼 보이게 하는 **전략적 착시(architectural illusion)**를 형성한다.

LLM 이후의 시스템 설계 원칙은 다음과 같다:

  • LLM은 트리거, 시스템은 구조
  • LLM은 문맥을 번역하고, 오케스트레이터는 상태를 관리한다
  • AI 자동화의 본질은 대체가 아니라 분업이다

AI는 클릭을 대신할 수 있다. 그러나 구조를 대신할 수는 없다. 이것이 LLM의 경계이자, 동시에 그 완성이다.

저자: 유민우 (페어워크 대표, 건국대학교 컴퓨터공학부 25학번)