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Dev.toAI/ML
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Search Before Build 전략을 통한 AI Agent 코드 생성률 0% 달성
How I Stopped My AI Agent From Reinventing the Wheel
AI 요약
Context
AI Agent의 Action Bias로 인해 기존 솔루션이 존재함에도 중복 코드를 생성하는 Wheel Reinvention 문제 발생. 불필요한 Custom Script 생성에 따른 Maintenance Debt 증가와 Token 비용 낭비가 시스템 병목 지점으로 작용.
Technical Solution
- Openclaw-skill-hunter 도입을 통한 'Search Before Build' 파이프라인 강제 적용
- 구현 코드 작성 전 Task 분류 단계에서 Coding/Automation 여부를 판별하는 Classify 로직 구현
- 외부 Skill, MCP Server, CLI Tool, GitHub Repo를 탐색하는 Search 단계 정의
- 검색된 도구들의 Relevance, Maintenance, Security, Stack Fit을 분석하는 Evaluation 프로세스 구축
- 분석된 Trade-off 기반 사용자 선택 후 Execute 단계로 진입하는 Compose-over-Create 구조 설계
- 단순 생성(Generate) 모드에서 평가 후 선택(Evaluate & Select) 모드로의 제어 흐름 전환
실천 포인트
1. AI Agent에게 'Build' 명령 전 반드시 기존 라이브러리/API 검색 단계를 거치도록 프롬프트 또는 워크플로우 강제 적용
2. 구현 전 Tool Evaluation 단계에서 '유지보수 비용'과 '보안성'을 비교하는 평가 지표 설정
3. Custom Code 작성을 최후의 수단(Last Resort)으로 정의하는 에이전트 정책 수립