Project Think: Cloudflare에서 차세대 AI 에이전트 구축하기

Context

기존 코딩 에이전트의 1:1 인스턴스 모델은 컨테이너 기반 비용 구조로 인해 대규모 확장이 불가능한 한계 존재. 유휴 상태에서도 고정 비용이 발생하며 상태 유지와 디바이스 간 전환을 위한 인프라 설정이 수동으로 이루어지는 비효율성 발생.

Technical Solution

• Durable Objects 기반 액터 모델 채택을 통한 휴면 시 컴퓨팅 비용 제거 및 이벤트 발생 시 자동 기동 구조 설계
• runFiber()와 stash()를 활용한 체크포인트 생성으로 배포나 재시작 중에도 작업 상태를 보존하는 내구적 실행 환경 구현
• V8 Isolate 기반 Dynamic Workers 도입으로 컨테이너 대비 100배 빠른 생성 속도와 메모리 효율성 확보
• Capability 모델 기반의 샌드박스 설계를 통해 최소 권한 원칙을 적용한 단계별 Execution Ladder 구조 구축
• LLM이 도구 호출 대신 직접 실행 가능한 프로그램을 작성하게 하여 토큰 소비를 최적화하는 @cloudflare/codemode 로직 적용
• Session API의 트리 구조 모델링과 FTS5 기반 전문 검색을 통한 비파괴적 컨텍스트 압축 및 메모리 관리 체계 구축