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Dev.toAI/ML
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7-Layer 아키텍처 기반의 다중 AI Agent 통합 제어 시스템 구축
I Built an Open-Source Agent OS
AI 요약
Context
opencode, Hermes, Gemini CLI 등 개별 도구 사용으로 인한 Context 단절 및 세션 초기화 문제 발생. 중앙 집중형 제어 평면의 부재로 인한 워크플로우 효율성 저하 해결 필요.
Technical Solution
- Agent Router 기반의 L1 계층 설계를 통한 작업 성격별 자동 라우팅으로 처리 효율 최적화
- SQLite FTS5 및 공유 brain/ 폴더 기반의 L4 Memory Graph 구축을 통한 세션 간 Persistent Memory 구현
- SKILL.md 및 Eval Score 기반의 L3 Skills Hub 설계를 통한 에이전트 역량의 정량적 관리 및 점진적 개선
- APScheduler를 활용한 L5 Scheduler 계층 구현으로 Heartbeat 및 Audit 작업의 자동화 체계 마련
- FastAPI 기반 Backend와 Vanilla JS SPA Frontend의 결합을 통한 경량 제어 인터페이스 구축
- AbortController를 활용한 200s Client Timeout 설정으로 롱쿼리 요청의 리소스 낭비 방지
실천 포인트
1. 다중 모델 활용 시 각 모델의 강점을 최적화하는 Router 계층 분리 검토
2. LLM 컨텍스트 유지를 위해 단순 DB 저장이 아닌 FTS5 기반의 검색 가능한 메모리 구조 채택
3. 에이전트 스킬셋에 Eval Score와 히스토리를 부여하여 성능 개선 추적 체계 구축
4. 긴 추론 시간이 소요되는 LLM 특성을 고려한 명확한 Client Timeout 전략 수립