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Dev.toAI/ML
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L1-L3 Progressive Loading 기반의 도메인 특화 AI Skill System 설계
Google I/O 2026 Told Me AI Can Help Learners — So I Built an Entire Skill System for My Master's Degree
AI 요약
Context
단순 Prompt-Response 구조의 LLM은 도메인 지식을 매번 재입력해야 하는 컨텍스트 오버헤드 발생. 전공 학문의 복잡한 제약 사항과 절차적 지식을 체계적으로 관리할 수 있는 Cognitive Architecture 부재.
Technical Solution
- Google ADK 2.0의 Skills 명세와 일치하는 L1(Metadata), L2(Instructions), L3(Resources) 3단계 Progressive Loading 구조 설계
- Skill 단위의 모듈화된 Repository 구성을 통한 도메인별 워크플로우 분리 및 온디맨드 리소스 로딩 구현
- @biostatistician 등 Expert Persona Agent에 하드 제약 사항(Hard Constraints)을 설정하여 학술적 오류 및 할루시네이션 방지
- Decision Tree 기반의 절차적 프롬프트를 L2 레이어에 배치하여 결과값의 일관성과 재현성 확보
- One-shot Prompt 템플릿을 통한 특정 가이드라인(CARE, STROBE) 준수 및 구조적 평가 자동화
실천 포인트
- LLM 컨텍스트 윈도우 효율화를 위해 메타데이터-절차-참조문헌의 단계적 로딩 구조 검토 - 페르소나 설정 시 단순 성격 부여가 아닌 '금지 사항'과 '필수 포함 지표' 등 하드 제약 조건 명시 - 복잡한 추론 과정은 LLM에 맡기지 말고 Decision Tree 형태의 명시적 절차(L2)로 정의하여 제어 - 도메인 지식을 코드화하여 모듈형 Repository로 관리하는 Skill-based 아키텍처 적용 고려