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Dev.toAI/ML
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MITM Proxy 기반 무한 루프 차단 및 비용 최적화 프록시 구현
I Built PromptShark in One Evening to Stop My AI Agents from Burning Money on Infinite Loops
AI 요약
Context
AI Agent의 Function Calling 과정에서 발생하는 무한 루프 현상으로 인한 API 비용 급증 문제 발생. 기존 구조에서는 런타임 중 반복되는 동일 요청을 제어할 기제가 없어 API 잔액 소진 및 디버깅 비용 상승 초래.
Technical Solution
- base_url 변경만으로 적용 가능한 Zero-code change 방식의 MITM Proxy 아키텍처 설계
- Request Payload Hashing 기법을 통한 중복 요청 식별 및 API 호출 전 선제적 차단 로직 구현
- SQLite WAL mode 기반의 로컬 세션 캐싱을 통한 Step-level Replay 및 비용 절감 구조 구축
- Go 언어의 Network IO 성능을 활용한 Proxying 및 WebSocket 실시간 모니터링 체계 구축
- C++ 엔진과 IPC 통신을 결합한 고성능 Fuzzy Loop-detection 로직 분리 설계
- LLM 응답 값의 수동 수정 및 재개(Resume)가 가능한 Time-travel Debugging 워크플로우 구현
실천 포인트
1. AI Agent 도입 시 API 비용 폭주 방지를 위한 Request-level Guardrail 설치 검토
2. 반복적인 테스트 비용 절감을 위한 단계별 응답 캐싱 및 Replay 메커니즘 설계
3. 무거운 DB 대신 SQLite WAL 모드를 활용한 경량 로컬 상태 관리 적용 고려
4. 네트워크 IO(Go)와 연산 집약적 로직(C++)의 역할 분리 및 IPC 기반 통신 구조 검토