연구진은 분산 LLM 에이전트 워크플로우를 단일 순차 로그로 모니터링하는 것은 적절하지 않다고 밝혔습니다. 인과적으로 보이는 이벤트만 의사 결정에 반영해야 합니다. ZipperGen 프레임워크에 인과 과거 논리(CPL)를 도입하여 조건문과 반복문의 가드 역할을 수행하도록 했습니다.
CPL은 이전 이벤트, 특정 변수 등을 검사할 수 있으며, 런타임 제어 흐름에 영향을 주는 소스 레벨 가드 역할을 합니다. 벡터 시계 모니터를 통해 가드 의미론과 일치하는 로컬 모니터 값을 계산합니다.
런타임 검증은 조정 언어의 일부가 되어 실행 로그에 대한 사후 검사가 아니게 됩니다.