Token 절감보다 Quality 우선 전략을 통한 Agent ROI 극대화

Context

사용량 기반 과금 체계 전환으로 인한 단순 Token 비용 절감 시도로 Agent 성능 저하 발생. 무분별한 컨텍스트 주입과 낮은 정확도로 인한 'Agent Gambling' 방식의 운영이 비용 효율성을 저해하는 병목 지점으로 작용함.

Technical Solution

• Context Engineering 도입을 통한 '최소 필요 정보' 제공으로 모델의 신호 희석 및 Hallucination 방지
• Reasoning-Implementation-Trivial 작업별 모델 계층화(Tiering)를 통한 연산 자원 최적화
• Research → Plan → Implement 단계별 Context Window 분리 및 정밀한 Spec distill 과정을 통한 상태 관리
• Test, Linter, Security Scan 등 Deterministic Guardrails 배치를 통한 Multi-step workflow의 Compound Error 제어
• copilot-instructions.md 기반의 Agent-miss 로그 관리 및 지속적 Prompt Refinement 수행
• 하이브리드 워크플로우 설계를 통한 구현 단계의 Parallelization 적용으로 전체 리드타임 단축