Gemini 3.1 Flash Lite 기반 Multi-Agent Debate 아키텍처를 통한 실시간 전술 결정 시스템 구축

Context

단일 Prompt 기반 LLM에서 발생하는 Sycophancy 현상으로 인해 전술적 맹점이 발생하는 한계 직면. 실시간 매치 데이터와 복잡한 필드 배치 변수를 종합하여 최적의 의사결정을 도출하는 고신뢰성 추론 구조 필요.

Technical Solution

• Gemini 3.1 Flash Lite 4종을 활용한 Sequential Debate Loop 설계로 상호 검증 기반의 추론 신뢰도 확보
• Stats Analyst 에이전트에 Node.js 기반 실시간 Web Scraper를 통합하여 15KB 규모의 최신 데이터를 Context Window에 주입
• Polar Coordinate Math를 적용한 2D/3D Fielding UI 구현을 통해 물리적 필드 좌표를 텍스트 기반 전술 데이터로 변환
• Devil's Advocate 에이전트를 통한 Adversarial Prompting 기법 적용으로 전략적 허점 식별 및 보완 루프 생성
• Tool-Calling 기반의 getWinProbability, getPlayerProfile 등 맞춤형 JS 함수를 통한 정량적 데이터 추출 및 분석
• Glassmorphism 및 3D Perspective Transform을 적용한 고밀도 UI 설계를 통해 데이터 시각화 및 사용자 경험 최적화