Progressive Disclosure 기반 Token 85% 절감 및 저코드 Loop Engineering 구현

Context

기존 Agentic AI 도구들이 predefined workflow 방식에 의존하여 자율적인 Loop 구현에 한계가 존재함. 특히 Multi-Agent 시스템 도입 시 기하급수적으로 증가하는 Token 비용과 복잡한 Python 기반 설정 파일 작성이 Production 도입의 병목 지점으로 작용함.

Technical Solution

• Unified ReAct Engine 도입을 통한 모든 Agent의 'Think → Act → Observe → Repeat' 루프 로직 표준화
• Topological Sorting 기반의 시각적 레이아웃을 Agent DAG로 변환하는 컴파일러 설계
• Orchestrator, Planner, Executor, Validator로 역할을 세분화한 Multi-Agent Topology Orchestration 구현
• Metadata, Skill body, Bundled resources의 3계층 분리를 통한 Progressive Disclosure 아키텍처 적용
• 상황 기반의 MCP tool 및 Skill 온디맨드 로딩으로 불필요한 Context 주입 차단 및 자원 효율 최적화
• Star, Chain, Mesh 등 비즈니스 요구사항에 따른 유연한 Agent 간 협업 토폴로지 구성 지원

Impact

• Progressive Disclosure 적용을 통한 Token 소모량 85% 이상 절감
• 표준 Chat 대비 최대 15배에 달하는 Multi-Agent 시스템의 운영 비용 효율화

Key Takeaway

자율적 AI 시스템 설계 시 모든 기능을 Context에 포함하는 대신, 계층적 데이터 노출 전략을 통해 추론 비용과 성능의 Trade-off를 최적화하는 설계 원칙이 필수적임.