AI 에이전트를 활용한 자동화된 투자 전략 개발은 빠르게 확산되고 있지만, 에이전트가 직접 코드를 작성할 때 발생하는 미묘한 오류는 치명적인 결과를 초래할 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 'Keel(킬)'이라는 새로운 플랫폼이 등장했습니다. Keel은 AI 에이전트가 실제 거래 계좌에 직접 접근하는 대신, '타입화된 전략 언어(DSL)'라는 제한된 언어로 전략을 구성하게 함으로써, 백테스트의 정확성을 높이고 실제 거래 시 일관성을 보장합니다.
Keel의 핵심은 AI 에이전트가 시장 데이터를 기반으로 전략을 직접 코딩하는 대신, 미리 정의되고 검증된 구성 요소를 조합하여 전략을 만들도록 유도하는 것입니다. 에이전트는 218개의 타입화된 구성 요소 중에서 선택하여 파이프라인(Pipeline) 형태의 전략을 설계하며, 이 과정에서 Keel의 검증기(validator)가 모든 초안을 확인합니다. 검증을 통과한 전략은 불변의 아티팩트(artifact)로 컴파일되어 백테스터와 실제 거래 엔진 모두에서 동일하게 실행됩니다. 이 방식은 언어 모델이 실제 거래 실행 루프에 직접 개입하여 발생할 수 있는 속도 저하, 비일관성, 감사(audit)의 어려움 등의 문제를 근본적으로 해결합니다.
특히 Keel은 시간 데이터 처리에서 AI 에이전트가 자주 저지르는 '조용한 오류'를 방지하는 데 중점을 둡니다. 예를 들어, 백테스트에서 일봉(daily bar)의 타임스탬프(timestamp)를 잘못 해석하여 실제보다 훨씬 높은 수익률을 보여주는 경우가 발생할 수 있습니다. Keel의 타입화된 전략 언어는 이러한 종류의 데이터 혼합 오류를 애초에 표현할 수 없도록 설계되어, 에이전트가 잘못된 가정으로 인해 오작동하는 것을 방지합니다. 결과적으로, 에이전트는 전략을 작성하는 데만 관여하고, 실제 거래는 검증된 아티팩트가 담당함으로써 투자 전략의 신뢰성과 투명성을 극대화합니다. 이는 AI 기반 금융 시스템의 안정성을 한 단계 끌어올리는 중요한 진전으로 평가됩니다.