Network Hop 제거를 통한 LLM 호출 지연 시간 최대 2000ms 단축

Context

AI Agent 구축 시 Proxy Gateway 기반 아키텍처의 과도한 네트워크 오버헤드 발생. Docker 인프라 및 DB 유지보수 비용 증가로 인한 시스템 복잡도 상승 문제.

Technical Solution

• Proxy Gateway를 제거하고 Embedded SDK 구조로 전환한 Process-Level Resilience 설계
• Network Hop 제거를 통한 LLM Provider 직접 통신 구조 채택
• Docker 및 Redis 의존성을 제거하고 단일 라이브러리(httpx) 기반의 경량 종속성 구성
• Centralized Logging 대신 Lightweight Observability Layer를 결합한 하이브리드 스택 지향
• 인프라 관리 포인트 제거를 통한 Zero Ops 운영 모델 구현

Impact

• 호출당 30-200ms의 Network Latency 제거
• 10회 LLM 호출 기준 총 300-2000ms의 오버헤드 절감
• 설치 크기 500MB 이상에서 375KB로 감소
• 운영 리소스 0.5 FTE 절감 및 RAM 사용량 1-3GB 최적화

Key Takeaway

지연 시간에 민감한 AI Agent 설계 시 중앙 집중형 프록시보다 프로세스 내장형 복구 메커니즘이 성능 및 운영 효율성 면에서 우위에 있음.