Sequential Context Passing을 통한 AI 모델 간 협업 추론 구조 설계

Context

단일 모델 질의나 병렬 모델 비교 방식인 Polling 구조의 한계로 인한 추론 단절 발생. 각 모델이 독립적으로 응답하여 이전 모델의 논리적 오류를 수정하거나 아이디어를 심화하는 Progression 단계 부재.

Technical Solution

• Sequential Awareness 구현을 위해 모델 간 응답을 순차적으로 전달하는 파이프라인 설계
• User-driven Routing 방식을 채택하여 모델 선택 및 컨텍스트 전달 순서를 직접 제어
• 이전 모델의 출력 전체를 다음 모델의 입력 컨텍스트로 통합하는 Context Inheritance 적용
• 모델 간 상호작용을 통해 초기 가설의 취약점을 노출하고 수정하는 Deliberation 프로세스 구축
• 백엔드 오케스트레이션 없이 클라이언트 사이드에서 컨텍스트를 전파하는 Manual Mode 구조 채택