Principle of Least Context 기반의 Sub-agent 설계를 통한 Context Rot 해결

Context

LLM의 제한된 Context Window 내에서 40% 초과 시 추론 능력이 저하되는 Context Rot 현상 발생. 단일 세션에 모든 데이터를 누적하는 기존 방식은 Compaction으로 인한 정보 손실과 모델의 Lazy한 반응을 초래하는 한계 존재.

Technical Solution

• Main Session을 순수 Orchestrator로 정의하여 내부 데이터 유출을 차단하는 Principle of Least Context 적용
• 작업 단위를 독립된 Context Window를 가진 Sub-agent에게 위임하여 중간 과정의 Artifacts를 격리하는 구조 설계
• Sub-agent의 실행 결과물만 요약 형태로 Orchestrator에 전달함으로써 메인 컨텍스트의 오염 방지
• Parallelized Explore Agent 구조를 통해 개별 Agent의 대량 토큰 소모가 메인 세션에 영향을 주지 않는 병렬 처리 구현
• Custom Sub-agent 정의를 통해 필요한 Tool과 Skill만 명시적으로 할당하여 Failure Loop 방지 및 제어력 강화
• Sub-agent(명사)와 Skill(동사)의 시맨틱 네이밍 컨벤션을 통한 역할 분리 및 관리 효율성 증대