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Dev.toAI/ML
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100개 AI Agent 병렬 배치 및 Zero-Token 정리를 통한 코드 감사 가속화
Batch Worker — 100 AI Agents in Parallel, Zero-Token Cleanup
AI 요약
Context
파일 단위 순차 실행으로 인한 코드 감사 및 콘텐츠 생성 작업의 심각한 시간 병목 발생. LLM API 호출 시 발생하는 Rate Limit 제약으로 인해 단순 병렬 처리 적용에 한계 존재.
Technical Solution
- ai_planner를 통한 전체 프로젝트 분석 및 100개의 개별 Soldier Prompt 생성 단계 설계
- Rate Limit 회피를 위한 10개 단위 배치 및 20ms 간격의 Staggered Launch 메커니즘 도입
- 104개 감사 차원(Security, Architecture, Performance 등)을 세분화하여 분석 정밀도 확보
- LLM 토큰 소모 없는 Pure Script 기반의 ai_collector를 통한 중복 제거 및 결과 병합 구조 채택
- JSON 데이터 추출 및 Severity 기준 랭킹 시스템을 통한 결과물 정제 프로세스 구축
실천 포인트
1. API Rate Limit 준수를 위한 배치 단위의 지연 실행(Staggering) 로직 검토
2. LLM 결과물의 후처리 과정에서 토큰 낭비 방지를 위한 정규식/스크립트 기반 정제 로직 도입
3. 복잡한 분석 태스크를 원자적 단위(Atomic Prompt)로 분할하여 병렬 처리 가능 여부 확인