Graph Theory 기반 Context 최적화로 Token 효율성 2.5배 향상

Your AI Coding Agent Wastes 80% of Its Context. Fixed That with Graph Theory.

Dhrupo Nil2026년 5월 25일8분advanced

AI 요약

Context

기존 AI Coding Agent는 단순 grep 기반 파일 탐색으로 인해 불필요한 import와 헬퍼 함수가 Context Window의 80%를 점유하는 구조적 낭비 발생. 대규모 코드베이스에서 실제 버그 발생 지점에 도달 전 Token Budget을 소진하여 분석 정확도가 저하되는 한계 노출.

Technical Solution

Codebase를 Function, Class, Module 단위의 Node와 Dependency Edge로 구성된 Symbol Graph로 모델링
Task Description에서 Keyword IDF 기반으로 Seed Node를 추출하여 분석의 시작점 설정
Personalized PageRank 알고리즘을 적용해 Seed Node 중심의 구조적 인접도(Structural Proximity) 산출
Token Budget 제약 하에서 외부 연결 엣지를 최소화하는 Minimum-Cut Subgraph를 선택하는 Greedy 알고리즘 적용
Tree-sitter를 통한 구문 분석 및 LSP(Language Server Protocol) 연동으로 정밀한 Symbol 관계 추적 구현

실천 포인트

1. LLM Context Window 낭비를 줄이기 위해 단순 키워드 검색 대신 정적 분석 기반의 Dependency Graph 도입 검토

2. Embedding 기반 검색과 Keyword 기반 검색의 성능 차이를 비교하여 코드 네이밍 규칙에 따른 최적의 Seeding 전략 수립

3. NP-Hard 문제인 Min-Cut 해결을 위해 Greedy Approximation 알고리즘의 허용 오차 범위 설정 및 적용

태그

#tree-sitter #Context Window #PageRank #Minimum-Cut #Graph Theory

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