Context Compaction 및 Adaptive Retry를 통한 Agentic AI 신뢰성 확보

Context

LLM 기반 Agent가 Tool Call 루프를 수행하는 과정에서 발생하는 비결정적 오류와 Context Window 팽창 문제가 시스템 안정성을 저해함. 단순한 LLM 추론을 넘어 Tool 실행 결과의 검증과 메모리 관리가 필수적인 엔지니어링 병목 지점으로 식별됨.

Technical Solution

• Tool Call 결과에 의존하지 않고 Browser Snapshot 등 추가 검증 단계를 도입한 Verify 구조 설계
• 단순 반복이 아닌 실패 원인 분석을 통해 실행 전략을 변경하는 Adaptive Retry 매커니즘 적용
• Context Window 임계치 도달 시 저비용 LLM을 활용해 과거 Tool Result를 요약하는 Context Compaction 구현
• Role Alternation 오류 방지를 위해 다수의 Tool Call 결과를 단일 메시지로 병합하는 Message Routing 처리
• OS Process 수준의 제어를 통해 실행 중인 Tool을 즉시 중단하고 상태를 복구하는 Graceful Interrupt 설계

Impact

• Context Compaction 적용 시 100K 토큰을 20K로 압축하여 API 호출당 약 $0.24 비용 절감
• Context 길이 최적화를 통해 LLM의 명령 망각 현상 해결 및 추론 속도 향상

Key Takeaway

Agentic AI의 완성도는 LLM 모델 성능보다 모델을 감싸는 Harness Engineering의 예외 처리 및 리소스 관리 설계 능력에 의해 결정됨.