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[I Ran an AI Agent for 30 Days Straight — Here's the Boring Engineering That Made It Work]
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Infrastructure

에이전트 가동률 97.5% 달성을 위한 런타임 안정화 설계

[I Ran an AI Agent for 30 Days Straight — Here's the Boring Engineering That Made It Work]

Tijo Gaucher2026년 5월 25일5분intermediate

AI 요약

Context

단순 스크립트 방식의 AI 에이전트 구현으로 인한 OOM 발생 및 상태 유실 문제 분석. 모델 성능보다 프로세스의 생존성과 데이터 일관성을 보장하는 인프라 계층의 부재가 핵심 병목으로 작용.

Technical Solution

  • 메모리 과부하 방지를 위한 Queue 기반 Worker 구조 도입 및 Batch 단위 처리로 전환
  • 작업 중단 시 재개 지점을 보장하는 Explicit Checkpointing 로직을 통한 데이터 손실 방지
  • 무한 루프로 인한 비용 폭증 방지를 위해 Exponential Backoff와 Hard Ceiling 기반의 재시도 전략 수립
  • 실패 항목의 가시성 확보 및 디버깅 효율화를 위한 Dead-letter Queue 아키텍처 적용
  • 컨테이너 재시작 시 상태 유실을 막기 위해 In-memory 캐시를 제거하고 Postgres 기반의 State Persistence 구현

실천 포인트

1. 대량 데이터 처리 시 전체 로드 방식 대신 Queue 기반의 분할 처리 및 커밋 포인트 설계 여부 확인

2. 외부 API 호출 시 무한 재시도 방지를 위한 지수 백오프 및 최대 재시도 횟수 제한 설정

3. 프로세스 재시작 시에도 상태가 유지되도록 모든 중요 컨텍스트의 DB 영속화 처리

4. 처리 불가능한 예외 케이스를 격리하여 분석할 수 있는 Dead-letter Queue 구축

태그

#State Persistence#Checkpointing#Dead Letter Queue#OOM#Exponential Backoff
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