Multi-Agent 워크플로우 기반 컨텍스트 분리로 토큰 비용 절감 및 코드 정확도 향상

Context

엔터프라이즈급 React 모노레포 환경에서 단일 채팅 세션 사용 시 컨텍스트 윈도우 팽창으로 인한 Hallucination 발생 및 토큰 비용 증가 문제 직면. 대규모 코드베이스의 복잡한 상태 흐름과 공유 패키지 구조로 인해 AI의 문맥 파악 능력이 저하되는 병목 지점 발생.

Technical Solution

• 목적별 세션 분리를 통한 Context Isolation 전략 채택으로 불필요한 Noise 제거 및 추론 정확도 확보
• Investigation Agent를 통한 코드 분석 및 Root Cause Analysis 선행 단계 강제화로 성급한 코드 생성 방지
• Fix Implementation Agent로 컨텍스트를 초기화하여 최소 단위의 수정 사항만 반영하는 Minimal Fix 전략 적용
• Refactor Agent를 분리 운영하여 기능 수정과 코드 정리를 격리함으로써 Regression 리스크 최소화
• 모델 특성에 따른 역할 분담으로 Claude의 고도화된 분석 능력과 GPT의 구현 속도를 결합한 Hybrid Model 전략 운용
• Custom Instructions(Skills)를 통한 팀 표준 룰의 지속적 주입으로 프롬프트 중복 입력 제거