제조업 어셈블리라인 원리를 AI 에이전트 시스템에 적용하여 컨텍스트 비용 57% 절감 달성함

Context

현재 단일 AI 에이전트가 200k 토큰 규모의 혼합된 작업을 처리함. Opus와 Sonnet 간 수동 모델 전환, 요구사항과 코드와 테스트와 디버그 로그 동시 관리로 비용이 급증함.

Technical Solution

• Sequential Architecture: 6단계 Kanban 워크플로우(PM→Architect→Implementation→QA→Refinement→Deployment)를 통해 에이전트를 직렬 처리함
• Task Card Schema: knowledge_base와 context를 포함하는 구조화된 메타데이터를 각 작업 단위에 정의함
• Quality Gates: 타입 체크와 린팅과 보안 스캔을 자동화하여 결함이 다음 단계로 전파되는 것을 차단함
• Knowledge Base: living documents(prd.md, api_contract.json, decisions.md)를 에이전트가 실시간으로 업데이트함
• Poka-Yoke: Andon cord 메커니즘으로 에이전트가 정체 시 인간 개입을 요청하는 명확한 에스컬레이션 기준을 설정함

Impact

병렬 처리 대비 비용이 $3.50에서 $1.50으로 57% 절감함. 작은 컨텍스트 크기로 처리 속도가 개선되고 통합 비용이 최소화됨.

Key Takeaway

프로세스가 개별 에이전트의 능력보다 중요함. 품질은 더 스마트한 모델이 아니라 게이트 메커니즘으로 보장됨.