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Dev.toAI/ML
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Self-Optimizing Skill Loop 기반 40% 정밀도 향상 AI 에이전트 설계
I Let an AI Agent Run My Consulting Business For a Week — Here's What Happened
AI 요약
Context
수동 리서치 기반의 자금 조달 기회 탐색 과정에서 발생하는 잦은 Context Switching 및 정보 유실 문제 발생. 정적인 Prompt Engineering 기반 시스템으로는 비즈니스 도메인 지식의 누적과 동적 학습 구현에 한계 노출.
Technical Solution
- Skill Creation Loop 도입을 통한 실행 궤적의 버전 관리 및 재사용 가능한 워크플로우 저장 구조 설계
- 실행 결과와 이전 성과를 비교하여 성공 시 업데이트하고 실패 시 Backtracking 하는 Self-Optimization 메커니즘 적용
- FTS5 Full-Text Search 기반의 장기 메모리 구현으로 단순 RAG를 넘어선 Institutional Memory 체계 구축
- 8~12개의 Parallel Subagent Architecture를 통한 대규모 데이터 동시 스캔 및 병렬 처리 효율 극대화
- 정적 프롬프트 의존성을 제거하고 경험 데이터 기반의 동적 Skill 진화 모델 채택
실천 포인트
1. 단순 RAG 대신 FTS5 기반의 경험 데이터 검색 체계 검토
2. Task 실행 과정을 버전 관리 가능한 Skill 단위로 모듈화하여 저장하는 구조 설계
3. Subagent 기반의 병렬 처리 아키텍처를 통한 스캔 효율성 확보
4. 성능 지표 기반의 자동 Backtracking 및 Update 로직 구현