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HTTP 제약을 극복한 Durable Session 기반 AI 에이전트 상태 복구 설계
Why Long-Running AI Agents Break on HTTP, and How Ably's Durable Sessions Fix It
AI 요약
Context
전통적인 HTTP Request-Response 모델은 짧은 연결 주기를 전제로 하여, 수분 이상 소요되는 AI 에이전트의 Long-running Task 수행 시 Idle Timeout 및 연결 단절로 인한 데이터 손실 발생. SSE나 WebSocket 도입 시에도 TCP 연결 의존성으로 인해 네트워크 전환이나 서버 재배포 시 세션 상태를 유지하지 못하는 구조적 한계 존재.
Technical Solution
- Session과 Connection의 개념적 분리를 통한 Logical Channel 기반의 Durable Session 아키텍처 설계
- Agent의 출력을 소켓이 아닌 채널에 발행하여 클라이언트 접속 여부와 관계없이 서버 측 실행 상태를 유지하는 Decoupled Lifecycle 구현
- 모든 메시지에 Monotonic ID를 부여하고 설정 가능한 윈도우 내 메시지를 보관하는 Persistence 및 Replay 메커니즘 적용
- 클라이언트 재접속 시 마지막 Acknowledged ID 이후의 누락 데이터를 순차적으로 재전송하는 Connection State Recovery 로직 구축
- 외부 도구 호출 시 Idempotency Key를 적용하여 재시도 시의 중복 실행 및 상태 오염 방지
실천 포인트
- 메시지별 Monotonic ID 부여를 통한 순서 보장 및 Gap Detection 구현 여부 검토 - 요청(Request) 단위가 아닌 세션(Session) ID 기반의 작업 상태 저장소 설계 - 모든 Side-effect 발생 지점에 Idempotency Key 적용을 통한 중복 처리 방지 - 에이전트 작업 완료 시점과 클라이언트 결과 수신 시점을 분리하여 결과 전달 프로세스의 재시도 가능성 확보