중앙 제어 Brain과 분산 Lane 구조를 통한 AI 에이전트 응답성 및 컨텍스트 효율 극대화

Context

단일 LLM 컨텍스트 내에서 복잡한 작업 수행 시 발생하는 I/O 병목과 컨텍스트 팽창으로 인한 응답성 저하 문제 직면. 모든 인터랙션을 하나의 흐름으로 유지하면서도 개별 작업의 복잡도를 격리해야 하는 기술적 상충 관계 존재.

Technical Solution

• Foreground Lane 중심의 중앙 집중형 구조를 통해 사용자 인터랙션과 페르소나의 연속성 유지
• semi-autonomous Appendages(Lanes)를 도입하여 복잡한 Tool Call 및 I/O 작업을 메인 컨텍스트와 물리적으로 격리
• Input Multiplexing 기법을 적용하여 다수의 표면 이벤트를 단일 Coherent Turn으로 통합함으로써 인터랙션 빈도와 처리량의 디커플링 구현
• Inter-lane Communication을 텍스트 기반 Chat 및 Shared Virtual Filesystem 참조 방식으로 설계하여 데이터 전송 효율 최적화
• 비동기식 Context Compaction 메커니즘을 통해 Lane별 컨텍스트 임계치 관리 및 토큰 낭비 방지
• Stable Foreground Prompt 유지를 통해 LLM API Cache Hit 비율을 높이고 First Token 생성 속도 개선