LLM 기반 Cognitive Layer 도입을 통한 Full Agentic Stack 아키텍처 전환

Context

기존 소프트웨어 구조는 고정된 로직과 HTTP API 기반의 정적 상호작용에 의존하여 변화하는 요구사항에 유연하게 대응하기 어려운 한계 존재. AI를 단순 플러그인이 아닌 시스템의 핵심 운영 체계(Operational Core)로 통합하는 AI-First 설계 필요성 증대.

Technical Solution

• Cognitive Layer 중심의 Full Agentic Stack 설계로 시스템의 해석, 결정, 실행 능력을 내재화한 구조 채택
• Natural Language를 구조화된 Intent(JSON)로 변환하여 레거시 API와의 결합도를 낮춘 추상화 계층 구축
• EDA(Event Driven Architecture)와 CQRS, Event Sourcing 패턴을 결합하여 실시간 이벤트에 반응하는 자율적 에이전트 환경 조성
• CogGate 프로젝트를 통한 MCP(Model Context Protocol) Server 구현으로 prompt와 schema 기반의 함수 매핑 자동화
• LLM이 직접 코드를 실행하는 대신 실행할 함수와 파라미터를 결정하는 Orchestrator 역할로 제한하여 시스템 안정성 확보
• .tyflow.yaml과 같은 선언적 명세서를 통해 런타임에 마이크로서비스를 자동 구성하는 Self-composing 아키텍처 지향