검증 루프 기반 이미지 최적화로 전송 용량 20% 절감 달성

Context

단순 프롬프트 기반의 AI 에이전트 운용은 일회성 실행에 그쳐 지속적인 목표 달성 및 상태 유지에 한계 노출. 단순 자동화와 차별화된, 스스로 평가하고 보정하는 Agent Loop 설계의 필요성 대두.

Technical Solution

• Goal Layer 설정을 통한 '이미지 전송 무게 20% 절감'이라는 명확한 성공 지표 정의
• Cloudinary Skills를 활용하여 도메인 지식과 워크플로우를 분리한 Knowledge Layer 구축
• MCP Server 기반의 Asset Management 및 Environment Configuration을 통해 실제 환경 제어 권한 부여
• Memory File을 통한 실행 상태 및 기적용 최적화 패턴 저장으로 중복 작업 방지 및 연속성 확보
• 추정치가 아닌 실제 결과값을 측정하는 Evaluation Layer를 통해 루프의 진행 방향을 결정하는 피드백 루프 완성
• Reasoning-Action-Evaluation의 순환 구조를 통해 에이전트가 스스로 다음 단계의 동작을 결정하는 자율성 부여