17차례의 반복 설계로 도출한 AI Agent 생존율 41%의 실무 아키텍처

Context

단순 Prompt Chaining 기반의 초기 설계로 인한 문맥 유지 불가 및 시스템 붕괴 발생. 무분별한 데이터 저장으로 인한 Memory Bottleneck과 API 비용의 기하급수적 증가라는 기술적 한계 직면.

Technical Solution

• Token 기반 Memory Optimization 도입을 통한 Context Window 관리
• Max Tokens 80% 도달 시 최신성 기준의 데이터 삭제 로직을 통한 메모리 효율화
• Daily Budget 기반의 Cost-Aware Wrapper 설계를 통한 API 비용 통제
• 임계 비용 초과 시 Fallback Response 시스템으로 전환하는 예외 처리 구조 설계
• 특정 도메인 문제 해결에 집중하는 Specialized Agent 구조로의 전환을 통한 정확도 향상
• 신뢰도 확보를 위한 'I don't know' 응답 전략 기반의 Hallucination 제어