제어권 확보와 보안을 위한 Framework 제거 및 Hand-rolled Core Loop 설계

Context

LangChain 등 범용 프레임워크의 추상화 계층으로 인한 세밀한 LLM 제어 불가 및 API 업데이트 대응 지연 발생. 과도한 의존성 트리로 인한 Supply-chain 보안 리스크와 복잡한 Stack trace로 인한 디버깅 효율 저하가 병목 지점으로 작용.

Technical Solution

• 단순한 while 루프 기반의 Hand-rolled Core Loop를 직접 구현하여 불필요한 추상화 제거
• OpenAI SDK만을 최소 의존성으로 유지하고 타 Provider 대응을 위한 자체 Transport/Adapter 레이어 설계
• Prompt Caching, Context Compression, Concurrent Tool Execution 등 핵심 기능을 모듈 단위로 직접 구현하여 제어권 확보
• pyproject.toml 내 모든 의존성 버전을 Exact-pinned 방식으로 고정하여 Supply-chain 공격 표면 최소화
• Provider별 최신 기능을 즉각 반영하기 위해 프레임워크의 통합 인터페이스 대신 개별 API Shape을 직접 처리하는 구조 채택
• Lazy Installation 방식을 도입하여 사용하지 않는 Provider 의존성 로드를 방지하는 최적화 수행