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DDD 기반 Bounded Context 설계를 통한 AI Agent 개발 효율 극대화
Agents Don't Compensate, They Expose
AI 요약
Context
기존의 거대 Monolith 구조는 과도한 Context Window 점유로 인한 AI Agent의 Hallucination 및 성능 저하 유발. 인간 개발자와 달리 암묵적 지식(Tribal Knowledge) 습득이 불가능한 Agent 특성상 명시적 아키텍처의 부재가 구현 병목으로 작용.
Technical Solution
- Bounded Context 적용을 통한 도메인별 코드 분리로 Agent가 처리 가능한 최적의 Context Window 크기 유지
- Serverless Architecture 도입으로 입력과 출력이 명확한 독립적 Function 단위의 구현 및 배포 환경 구축
- 요구사항과 구현체를 완전히 분리한 별도의 Planning Repository 운영을 통한 명확한 Product Brain 구축
- E{phase}.{epic}-{slug} 형태의 명명 규칙을 적용하여 요구사항-구현체 간의 Computable Mapping 체계 수립
- Explicit Contract 기반의 인터페이스 정의를 통해 Agent 간 상호작용 검증 및 독립적 작업 수행 가능 구조 설계
실천 포인트
- 도메인 모델이 Agent의 Context Window 내에 완전히 포함되는 규모인지 검토 - 요구사항 정의서와 실제 소스 코드를 분리한 Planning Repo 운영 고려 - 폴더 구조뿐만 아니라 데이터베이스 레벨까지 물리적 경계가 격리되었는지 확인 - 구현체 간의 의존성을 제거하고 명시적인 API Contract 기반의 통신 구조 설계