RAG 기반 Agent Bank 도입으로 Tool Space Interference 완전 제거 및 무한 확장성 확보

Context

LLM 에이전트에 연결된 도구 증가로 인한 Context Bloat와 Attention Dilution 현상 발생. 20개 이상의 도구 사용 시 Tool Hallucination 및 파라미터 생성 오류로 인한 추론 정확도 급감 문제 직면.

Technical Solution

• SOTCN 및 Federated CARA 이론을 결합하여 정적 Tool 주입 방식에서 Agent-as-a-Tool 패러다임으로 전환
• RAG 기반의 Agent Bank를 통해 실행 시점에 필요한 최소한의 자율 서브 에이전트만 동적으로 검색 및 조립
• 단순 API 엔드포인트가 아닌 도메인 특화 프롬프트와 자기 성찰 로직이 캡슐화된 Stateful Sub-agent 단위의 위임 구조 설계
• Single, Parallel, Sequential 전략의 동적 선택을 통한 메인 오케스트레이터의 인지 부하 분산 및 라우팅 최적화
• Ephemeral InMemoryRunner 인스턴스를 활용한 상태 분리 및 Zero-Trust 실행 경계 구축으로 보안성 강화
• Human-in-the-Loop(HITL) 체크포인트 설계를 통한 파일 시스템 작업의 안전성 검증 메커니즘 도입