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Dev.toAI/ML
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Context Rotting 해결을 통한 AI Agent Orchestration 안정화 설계
AI-Assisted Development: When orchestration starts collapsing under its own weight
AI 요약
Context
단일 생성 방식의 한계를 극복하기 위해 다중 역할 기반 Orchestration을 도입했으나, 워크플로우 복잡도 증가에 따른 요구사항 유실 및 Context Rotting 발생. 과도한 제어 장치 추가로 인해 실행 시간이 2시간 이상 소요되며 시스템의 Fragility가 심화된 상황.
Technical Solution
- Requirement Lock 레이어 도입을 통한 소스-오브-트루스(Source-of-truth) 강제 및 요구사항 유실 방지
- Reviewer Agent 전담 배치로 Architect의 설계안과 최종 구현체 간의 정합성 검증 체계 구축
- Sonar 및 필수 Smoke Test를 Quality Gate로 설정하여 '동작하는 코드'에 대한 기술적 보증 강화
- 반복적인 실행 로그 기록을 통한 설정 변경 사항과 런타임 동작 간의 인과관계 추적성 확보
- 무거운 통합 플랫폼 대신 가벼운 Local Tool 중심의 파이프라인 전환으로 시스템 오버헤드 감소 및 안정성 확보
실천 포인트
- AI 워크플로우 설계 시 요구사항 유실 방지를 위한 고정 제약 조건(Requirement Lock) 정의 여부 확인 - 단순 테스트 통과가 아닌 실제 동작을 보장하는 Early Smoke Check 단계 포함 여부 검토 - Context Window 과부하로 인한 성능 저하(Context Rotting) 방지를 위한 아티팩트 최소화 전략 수립 - 에이전트 간의 Handoff 시 구조화된 인터페이스(Structured Handoff) 정의 및 준수 여부 체크