x_force_local 플래그를 통한 Request 단위 Privacy-Aware Routing 구현

I Tested Privacy-Aware Routing with 4 AI Agents: What Actually Stayed Local

Shouvik Palit2026년 5월 13일4분intermediate

AI 요약

Context

기존 LLM Proxy가 Cloud 제공자 간의 Failover에만 집중하여 데이터 프라이버시 보장 한계를 가짐. 특히 PII 및 Credentials 포함 데이터의 외부 유출을 방지하기 위한 세밀한 요청 단위 제어 메커니즘이 필요함.

Trooper Proxy를 통한 Request Interception 구조 설계로 외부 API 호출 전 데이터 흐름 제어
x_force_local boolean 플래그 기반의 Proactive Routing으로 Local Ollama와 Cloud Claude 간의 경로 결정
Anchor(10%)-SITREP(20%)-Tail(70%) 구조의 3-Layer Compaction 시스템을 통한 세션 컨텍스트 유지
OpenAI SDK 호환 인터페이스 채택으로 기존 클라이언트 코드 수정 최소화 및 Proxy 계층 추상화
데이터 성격에 따른 분기 전략으로 정형 데이터 처리(Local)와 복잡한 추론(Cloud)의 워크로드 최적화

실천 포인트

1. PII 및 내부 기밀 포함 여부에 따른 Request-level Routing 플래그 도입 검토

2. 컨텍스트 윈도우 최적화를 위한 Anchor-Summary-Tail 방식의 압축 전략 적용

3. 모델 성능 차이를 고려하여 단순 포매팅은 Local, 복잡 추론은 Cloud로 작업 분배

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