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Dev.toAI/ML
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응답 속도 1.2~2.4s 달성 및 CTR 73% 기록한 Cross-Border 쇼핑 에이전트 설계
Building a Cross-Border Price-Comparison Agent: A Live Build Log
AI 요약
Context
글로벌 커머스 환경에서 단순 API 호출 기반의 Naive 아키텍처로 인해 재고 및 배송 가능 여부 판단 불가 문제가 발생함. 이후 Offer-aware 구조를 도입했으나 개별 상품 조회로 인한 8~11s의 높은 Latency가 병목 지점으로 작용함.
Technical Solution
search_products호출 시mode=offer와 Regional Filter를 동시 적용하여 데이터 필터링 단계 최적화ships_to=user_region조건을 Agent Prompt에 명시하여 배송 가능 상품만 정밀하게 선별하는 로직 구현find_similar를 단순 탐색이 아닌 동일 SKU 대상의 Re-pricing 도구로 정의하여 최저가 검증 프로세스 정립- Local Offer와 Foreign Offer의 [환율 변환 + 배송비]를 비교하여 최적의 선택지를 결정하는 비용 계산 알고리즘 적용
- Currency Parameter를 검색 단계에서 정의하여 통화 변환 및 지역 필터링을 원자적(Atomic)으로 처리
- 데이터 Freshness 확보를 위해 할인율(20%, 50%)에 따른 차등 Re-pricing 주기(1h, 15m)를 적용하는 캐시 전략 수립
실천 포인트
1. 쇼핑 에이전트 설계 시 '상품 정보(Canonical)'와 '실시간 오퍼(Live Offer)'의 데이터 모델을 엄격히 분리했는가?
2. 외부 API 호출 시 통화 변환과 지역 필터링을 클라이언트가 아닌 서버 사이드(Search-time)에서 처리하는가?
3. 동일 제품의 가격 비교를 위해 검색(Discovery)과 재가격 책정(Re-pricing) 단계를 구분하여 설계했는가?
4. 데이터 갱신 주기(TTL)를 비즈니스 중요도(예: 할인율)에 따라 차등 적용하고 있는가?