Compose Multi-Gene Agent Pipelines

Context

단순 유전자(gene)만으로는 제한적이지만, 이들을 조합하여 복잡한 에이전트 파이프라인을 구축할 수 있다. 웹 검색, 요약, 포맷팅 같은 순차 작업에서 병렬 실행, 조건 분기, 에러 복구가 필요하면 파이프라인 구축이 복잡해진다.

Technical Solution

• Seq 연산자로 순차 실행 구성: genesis-web-search → Transform(스키마 변환) → summarizer 유전자를 순차적으로 연결하여 출력을 다음 입력으로 파이핑
• Par 연산자로 병렬 실행 구현: genesis-web-search와 genesis-web-search-lite를 동시 실행하여 스레드 풀에서 병렬 처리 후 결과 배열로 수집
• Cond 연산자로 조건 분기 추가: 검색 결과 수(>10)에 따라 전체 요약 경로와 상위 스니펫 반환 경로를 런타임에 선택
• Try 연산자로 에러 복구 자동화: 주 유전자(primary) 실패 시 보조 유전자(fallback) 자동 실행으로 네트워크 오류나 속도 제한 대응
• Transform 연산자로 스키마 브리징: { results: [...] } 출력을 { text: string, maxLength?: number } 입력으로 변환하여 유전자 간 데이터 흐름 연결

Impact

조합 유전자의 피트니스 스코어를 정의: Seq는 min(F(컴포넌트)) × 레이턴시_페널티, Par는 avg(F(컴포넌트)) × 병렬화_보너스, Try는 F(주) × 성공률 + F(보조) × (1 - 성공률)로 계산되어 Arena가 효율적 구조에 선택압을 가함.

Key Takeaway

타입-안전성과 스키마 호환성 검증을 조합 시 강제하면(불일치 시 컴파일 에러 발생) 런타임 데이터 흐름 버그를 사전에 차단할 수 있으며, 조합 유전자 자체에 피트니스 점수를 부여하면 자동 최적화 선택압이 작동한다.