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Dev.toAI/ML
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모듈형 Plugin 및 Persistent Memory 기반의 고신뢰도 AI Agent 아키텍처 설계
Clone Hermes Agent's Architecture for Your Own AI Assistant
AI 요약
Context
단순 Function Calling 기반의 AI Assistant가 겪는 컨텍스트 손실과 다단계 작업 수행 시의 Race Condition 발생 문제 분석. 세션 간 상태 유지 불가 및 도구 호출의 비논리적 순서로 인한 복잡한 Workflow 처리 한계점 식별.
Technical Solution
- Structured Memory Store 도입을 통한 세션 간 대화 상태 및 사용자 선호도 유지로 Context Degradation 해결
- Dynamic Plugin Interface 설계를 통한 Core 코드 수정 없는 도구 확장성 확보 및 Python 기반 모듈형 구조 채택
- Execution Planning 레이어 구축을 통해 단순 도구 호출을 넘어 논리적 순서 제어 및 의존성 관리 체계 마련
- SQLite 기반의 Persistent Storage를 활용하여 최근 메시지와 전체 요약을 분리 관리하는 계층적 메모리 구조 설계
- Model-driven Planning 로직을 적용하여 사용자 입력에 따른 최적의 Tool Sequence 자동 생성 및 실행
실천 포인트
- 복잡한 워크플로우 구현 시 단순 함수 호출 대신 '계획(Planning) -> 실행(Execution) -> 합성(Synthesis)' 단계로 분리할 것 - 도구 확장성을 위해 Hardcoded 정의를 배제하고 Plugin registration 패턴 적용 검토 - 메모리 비대화 방지를 위해 30일 기준의 데이터 Cleanup 루틴 또는 Archiving 전략 수립 - 외부 플러그인 실행 시 시스템 안정성 확보를 위해 Python Process 격리(Sandboxing) 환경 구축 고려