SafePath 기반 솔루션 재사용으로 Token 소모량 85.4% 절감

Context

AI Agent가 기지식 문제에 대해 매번 해결책을 새로 도출하며 발생하는 중복 계산 및 Token 낭비 발생. 기존 방식의 낮은 Marginal Value와 높은 계산 비용으로 인한 운영 효율 저하 문제 분석.

Technical Solution

• HNSW Vector Similarity 기반의 문제 시그니처 매칭 구조 설계
• 검증된 해결 순서를 포함한 압축된 SafePath 표현식 도입
• 성공 횟수에 따른 Confidence Score 업데이트로 경로 신뢰도 동적 관리
• Domain Tags를 활용한 시맨틱 검색 최적화로 검색 정확도 향상
• Confidence Threshold 기반의 경로 채택 결정 로직을 통한 무분별한 재사용 방지
• Agent 규모 확장에 따른 SafePath 커버리지 자동 증가 구조 구축

Impact

• 평균 Token 소모량 2,125개에서 311개로 85.4% 감소
• API 비용 월 $450에서 $67로 약 85% 절감 (5개 Agent, 1,000개 태스크 기준)
• Agent 수 증가에 따른 커버리지 확대 (10명 40% $\rightarrow$ 1,000명 89%)

Key Takeaway

반복적인 추론 과업에 대해 검증된 경로를 캐싱하고 Vector DB로 검색하는 구조를 통해 LLM의 추론 비용을 획기적으로 낮추는 설계 원칙 확인.