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Dev.toAI/ML
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코드 복잡도에 따른 AI 추론 비용 증가, 'AI Token Debt' 관리 체계 제안
How To Measure AI Token Debt In A Real Codebase
AI 요약
Context
기존 Technical Debt 지표가 인간의 유지보수성에 집중한 결과 AI Agent의 컨텍스트 처리 비용을 반영하지 못하는 한계 발생. 코드 베이스의 모호함으로 인해 AI가 불필요한 파일 탐색, 추론 반복, 패치 재시도를 수행하며 운영 비용이 증가하는 현상 분석.
Technical Solution
- Context Sprawl 억제를 위한 의존성 가시화 및 Explicit Service Interface 도입
- Semantic Ambiguity 제거를 위한 Duplicated Policy Logic의 단일 정책 모듈화
- 추론 비용 감소를 위해 구현 세부 사항이 아닌 시스템 계약을 명시한 Executable Context Test 설계
- High Fan-in 모듈의 소유권 분리 및 인터페이스 기반의 책임 분산 구조 채택
- AI Governance 관점의 구조적 신호(Structural Signals) 기반 AI Token Debt Scorecard 구축
실천 포인트
- 단일 변경 사항이 무관한 도메인까지 탐색하게 만드는 Context Sprawl 존재 여부 확인 - 유사한 비즈니스 로직이 여러 곳에 분산되어 AI에게 Semantic Ambiguity를 유발하는지 검토 - 단순 성공 케이스가 아닌 Edge Case와 Failure Mode를 명시한 테스트 코드로 AI에게 실행 가능한 컨텍스트 제공 - AI Agent의 추론 횟수를 줄이기 위한 인터페이스 경계 명확화 및 문서화 수준 점검