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Dev.toAI/ML
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Token Limit 및 Session 기반 제약을 극복한 Multi-Project AI Agent 설계
Coding Agent Frustrations
AI 요약
Context
현재의 Coding Agent는 Token Limit으로 인한 Session 기반 구조를 채택하여 단일 도메인에 집중하는 한계 존재. 이로 인해 Context Switching 시 정보 손실이 발생하며, 다중 프로젝트 환경에서 Workspace 인식 오류로 인한 코드 오염 위험이 상존함.
Technical Solution
- Session 기반 제약을 제거하여 이전 토픽의 맥락을 유지하는 Continuous Discussion 구조 설계
- 단일 폴더 중심의 Workspace 인식을 넘어선 Multi-Project Capability 아키텍처 구현
- 실행 전 의도 파악 및 검증을 위한 Plan Mode 도입을 통한 Execution Phase의 오류율 감소
- LLM의 환각 및 오해로 인한 코드 수정을 최소화하는 전용 AI Valet 인터페이스 구축
- 정해진 워크플로우에 최적화된 맞춤형 시스템 구축을 통한 범용 LLM의 성능 한계 극복
실천 포인트
- AI Agent 활용 시 Context 오염 방지를 위해 단일 세션 내에서는 단일 주제만 다룰 것 - 코드 생성 전 Plan Mode를 통해 LLM의 구현 방향성을 먼저 검증하는 프로세스 구축 - 생성된 코드의 보안 및 표준 준수 여부를 판단할 수 있는 내부 검토 기준 수립 - 복잡한 프로젝트의 경우 범용 도구보다 특정 워크플로우에 최적화된 자체 시스템 검토