Lynkr 기반 Tier-Routing으로 LLM 비용 60~80% 절감 및 모델 종속성 제거

Context

특정 LLM Provider에 종속된 AI Agent 도구들의 Lock-in 문제와 세션 간 컨텍스트 유실로 인한 Agent Amnesia 현상 발생. 기존 구조는 모델 변경 시 코드 수정이 필수적이며 효율적인 비용 관리 체계가 부재한 한계 존재.

Technical Solution

• SQLite FTS5 기반의 자가 학습 루프 및 절차적 메모리 구축을 통한 Hermes Agent의 지속적 성능 향상 구조 설계
• Node.js 기반 Universal LLM Proxy인 Lynkr를 도입하여 다양한 Provider API 포맷을 OpenAI 표준으로 단일화하는 Format Conversion 계층 구현
• 프롬프트 복잡도 및 에이전트 의도 분석에 따른 TIER_SIMPLE, STANDARD, COMPLEX 모델 분기 Routing 로직 적용
• MCP 서버 자동 발견 및 100개 이상의 도구 정의를 4개의 Meta-tool로 압축하여 Token 소모량을 96% 절감하는 최적화 전략 채택
• Circuit Breaker 및 Prompt Cache Injection을 통한 추론 요청의 안정성과 응답 속도 확보
• Python 기반 Hermes Agent와 Node.js 기반 Lynkr를 연동하여 인프라 유연성과 런타임 독립성을 동시에 확보한 계층형 아키텍처 구성