Skill/Sub-Agent/Cron 도입을 통한 Agent 오케스트레이션 최적화

Context

단순 Tool 호출 기반 시스템의 반복 작업 일관성 결여 및 LLM Context Window 제한에 따른 정보 손실 발생. 특히 대규모 코드 리뷰 시 'Lost in the Middle' 현상으로 인한 Attention Decay 및 토큰 한계가 주요 병목 지점으로 작용.

Technical Solution

• Skill Template 도입을 통한 실행 주체의 분리: 시스템이 실행하는 Tool과 달리 AI가 지침을 받아 자율 실행하는 Markdown 기반 Prompt Template 구조 설계
• Agent Sub-Agent 메커니즘을 통한 Task Decomposition: 메인 Agent가 하위 Agent를 생성하여 독립적인 Context Window를 할당함으로써 컨텍스트 포화 및 주의력 저하 해결
• Synchronous/Asynchronous 실행 모드 최적화: 결과 대기 기반의 동기 방식과 병렬 처리를 위한 비동기 방식을 구분하여 워크플로우 효율성 제고
• Recursive Call 방지를 위한 AgentTool 제외 전략: 하위 Agent 생성 시 AgentTool 권한을 기본 제거하여 무한 재귀 호출 가능성 차단
• Cron Scheduling 기반의 시계열 자동화: SQLite 기반 Persistence 및 독립 세션 관리를 통해 스케줄링 작업의 격리성과 안정성 확보
• AutoCompactState 및 PermissionLevel 인프라 구축: 토큰 한계 도달 시 자동 컨텍스트 압축 및 Agent별 도구 접근 권한 제어로 시스템 보안과 효율성 동시 달성