Hardcoded Rule 제거를 통한 Capability-based AI Agent 아키텍처 전환

Context

기존 스마트홈 자동화는 'If-Then' 방식의 Hardcoded Rule에 의존하여 시나리오 예측 범위 내에서만 동작하는 한계 보유. AI Agent 도입 시 탐지 가능한 상황은 급증하나 이를 처리할 Rule의 유지보수 비용이 기하급수적으로 증가하는 Brittleness 문제 발생.

Technical Solution

• 중앙 집중식 Response Logic을 개별 Device로 분산 배치한 Capability-based Discovery 구조 설계
• Device Manifest를 통해 각 장치의 기능(Actuators)과 적합한 컨텍스트(Tags)를 선언적으로 정의
• AI Agent가 Semantic Intent를 생성하면 Resolver가 런타임에 관련 Manifest를 검색하여 동작 조합
• 신규 장치 추가 시 기존 Rule 수정 없이 Manifest 등록만으로 자동 참여하는 Additive 확장 구조 구현
• Understanding(AI)과 Command(Device) 사이의 결합도를 낮춰 런타임에 유연하게 응답을 생성하는 매커니즘 채택