Speculative Decoding 및 MCP 도입을 통한 AI Agent 추론 속도와 데이터 신뢰성 확보

Context

LLM 추론 시 발생하는 높은 Latency와 정적 데이터 의존으로 인한 Hallucination이 실제 서비스 적용의 주요 병목으로 작용함. 특히 Long-horizon Task 수행 시 상태 관리 실패로 인한 신뢰성 저하 문제가 지속적으로 제기됨.

Technical Solution

• AWS Trainium 및 vLLM 기반 Speculative Decoding 적용으로 Token 생성 시 Compute Overhead 절감
• MCP(Model Context Protocol) 표준 채택을 통한 AI 모델과 Live Database 간 실시간 쿼리 인터페이스 구축
• Serverless Git API 설계를 통한 AI Agent 전용 Version Control 워크플로우 최적화
• Federated Learning 및 Encrypted Computation 적용으로 원본 데이터 노출 없는 Privacy-preserving AI 아키텍처 구현
• Open-source Driver 기반 GPU 가속을 통한 Linux 환경의 AI 워크로드 유연성 확보

Impact

• Coregit 도입을 통한 AI Agent 워크플로우 처리 속도 GitHub 대비 3.6x 향상