LLM Agent 추론 효율 최적화를 위한 CLI 기반 인터페이스 설계 전략

Context

Agent-friendly 환경 구축을 위해 MCP(Model Context Protocol) 도입이 증가하는 추세임. 하지만 MCP는 통합 레이어에 종속되어 Agent 교체 시 재설정이 필요하며, 도구 증가에 따른 모델의 추론 부하가 발생하는 한계점이 존재함.

Technical Solution

• OS 레벨의 Shell Command를 활용한 CLI 기반 인터페이스 설계로 이식성 확보
• Agent가 이미 보유한 기존 Tool(Shell)을 재활용하여 신규 스키마 학습 및 선택 비용 제거
• MCP 도입 시 발생하는 Reasoning Surface Area 확장을 억제하여 토큰 소모 최적화
• 정형화된 데이터 컨텍스트가 필요한 특정 워크플로우에 한해 MCP를 보조적으로 결합하는 하이브리드 구조 채택
• CLI 선행 개발 후 MCP를 추가하는 단계적 확장 전략을 통한 설정 오버헤드 최소화