IBM Granite, Mellea 0.4.0과 Granite Libraries 공개

IBM Granite는 2026-03-20 Mellea 0.4.0과 Granite Libraries 3종을 함께 공개했다. 이번 발표의 초점은 단일 base model보다 workflow layer에 가깝다. 즉 Granite 모델 위에서 agentic system을 더 구조화하고, schema-safe하게 만들며, production에서 더 추적 가능하게 운영하겠다는 방향이다.

무엇이 나왔나

이번 release에는 open-source Python library인 Mellea와 Granite 4.0 Micro용 granitelib-core-r1.0, granitelib-rag-r1.0, granitelib-guardian-r1.0가 포함된다. IBM은 Granite Libraries를 일반 prompt 대신 특정 작업을 잘 수행하도록 설계된 specialized LoRA adapter 묶음으로 설명한다. requirements validation, query rewriting, hallucination detection, factuality, policy compliance 같은 단계별 기능을 더 작은 단위의 tuned component로 분리하겠다는 접근이다.

왜 이런 구조를 택했나

IBM은 Mellea를 느슨한 prompt orchestration 도구가 아니라 “generative programs”를 위한 라이브러리로 설명한다. Mellea 0.4.0에서 강조한 변화는 Granite Libraries와의 native integration, rejection sampling 기반 instruct-validate-repair pattern, event-driven callback을 위한 observability hook이다. 즉 팀이 schema, repair loop, monitoring을 명시적으로 다뤄야 하는 환경에서 LLM workflow를 더 유지보수 가능하게 만들려는 것이다.

이 방향은 enterprise AI의 실제 마찰 지점과 맞닿아 있다. 많은 RAG pipeline과 safety filter, policy-aware generation은 단순 생성 성능보다 단계 사이 interface에서 더 자주 흔들린다. IBM의 답은 각 단계를 specialized adapter와 constrained decoding으로 좁혀, structured output과 guardrail을 사후 보정이 아니라 pipeline 설계 자체에 넣는 것이다.

왜 의미가 있나

Granite Libraries release는 open LLM tooling이 base weight 제공을 넘어 retrieval, validation, governance용 modular control surface까지 함께 내놓는 흐름을 보여준다. 이 접근이 통한다면 팀은 agentic RAG system을 prompt chain이 아니라 typed stage, recovery logic, explicit safety checkpoint를 가진 software처럼 다루기 시작할 수 있다. 설명 가능성과 policy compliance가 중요한 환경일수록, 이런 방향은 LLM 배포를 더 enterprise-friendly하게 만든다.