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Dev.toAI/ML
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Monolith Prompt에서 Event-Driven Agent로의 진화를 통한 비선형 워크플로우 구현
From Monolith Prompt to Event-Driven Agent — twio's Architecture Story
AI 요약
Context
정해진 순서대로 진행되는 Monolith Prompt 구조로 인해 비선형적인 실제 업무 프로세스 대응에 한계 발생. LLM이 상태 관리와 시퀀싱을 모두 담당하며 Cognitive Overload 및 강한 결합도 문제 직면.
Technical Solution
- Planner와 Steps의 분리를 통한 단일 목적 Agent 설계 및 I/O Schema 기반의 Typed Contract 도입
- Context as Memory 전략을 통해 각 Step에 필요한 최소 범위의 데이터만 제공하여 추론 정확도 향상
- 동기식 Pipeline 구조를 제거하고 모든 입력을 Event로 처리하는 Open Case 아키텍처로 전환
- LLM이 취약한 Durable State 및 Lifecycle 관리를 시스템 Harness 영역으로 오프로딩
- Triage 중심의 Planner 설계를 통해 비정형 이벤트 발생 시 최적의 Playbook을 동적으로 매칭
실천 포인트
- LLM에게 시퀀싱, 상태 유지, 라이프사이클 관리를 맡기지 말고 전통적인 코드로 구현했는가 - 각 Step의 컨텍스트를 엄격하게 제한하여 모델의 추론 효율을 극대화했는가 - 사용자 작업을 단순 Task가 아닌 파편화된 Event 단위로 모델링했는가 - 정적 검증 도구(Data-flow Checker)를 통해 자율 구성 Agent의 안전장치를 마련했는가