Dual-Model Loop를 통한 Reasoning-Synthesis 분리로 고난도 코딩 태스크 정밀도 향상

Context

단일 모델 기반 AI 어시스턴트의 일반화된 특성으로 인한 복잡한 리팩토링 및 아키텍처 설계 시 추론 단계 생략 문제 발생. 특히 Multi-file refactor와 같은 고인지 부하 작업에서 논리적 비약 및 부정확한 코드 생성 한계 노출.

Technical Solution

• Reasoning과 Synthesis 역할을 분리하여 DeepSeek R1과 Claude를 단일 Agent Loop로 연결한 파이프라인 설계
• DeepSeek R1의 블록 내 Chain-of-Thought(CoT) 트레이스만을 추출하여 Planning Document로 활용하는 구조 채택
• 추출된 Reasoning Trace를 Claude의 Context Window에 주입하여 최종 코드 및 설명을 생성하는 Synthesis 단계 수행
• Tool Call과 두 모델 간의 사이클을 반복하는 루프 구조를 통해 복잡한 에이전트 작업의 완결성 확보
• API Latency 최적화를 위해 R1의 추론 결과 캐싱 및 두 모델의 응답을 동시 Streaming 하는 인터페이스 구현
• 데이터 보안 요구사항에 따라 Open-weight 기반의 R1 Self-hosting 옵션을 통한 Compliance 리스크 제어