작동 원리
에이전트는 경량 레지스트리로 시작하며, 필요할 때만 전체 스킬 매니페스트를 로드합니다.
단계별 스킬 시스템
단계별 스킬 시스템
AI 에이전트는 필요에 따라 전문 지식을 동적으로 탐색하고 로드하여 컨텍스트를 집중시키고 효율적으로 유지하면서 역량을 온디맨드로 확장합니다.
단계별 스킬 시스템이란 무엇인가요?
AI 에이전트는 단순히 도구에 접근하는 것을 넘어, '스킬'이라 불리는 계층적 전문 지식 라이브러리에도 접근할 수 있습니다. 기존 방식이 모든 도구 정의를 사전에 로드하는 반면, 당사의 단계별 스킬 시스템은 지능형 탐색 및 지연 로딩 기능을 활용하여 컨텍스트 사용량은 최소화하면서도 기능성은 극대화합니다.
도메인 전문 지식
각 스킬에는 검증된 패턴, 안티패턴 및 프레임워크별 전문 지식이 포함되어 있습니다.
컨텍스트 효율성 극대화
토큰 사용량을 60~70% 줄이면서도 작업 성공률은 유지하거나 향상시킵니다.
단계별 공개 수준
스킬은 최소한의 메타데이터부터 시작하여 전체 실행 가능한 콘텐츠까지 네 단계로 점진적으로 로드됩니다.
현재 컨텍스트에 포함됨
100
토큰
모든 항목을 사전에 로드4,100
레지스트리만 항상 상주합니다. 그 아래의 모든 항목은 스킬이 활성화될 때 도착하며, 참조 자료와 스크립트는 실제로 작업이 요구될 때만 제공됩니다.
예시 워크플로우
AI 에이전트가 실제로 단계별 스킬 시스템을 어떻게 활용하는지 확인해 보세요:
- 01
작업 수신
에이전트는 '프로젝트에 PostgreSQL 데이터베이스 추가하기'라는 작업을 수신합니다.
- 02
스킬 탐색
에이전트는 이용 가능한 스킬 목록을 확인하고 'backend/database/postgresql'을 발견합니다.
- 03
스킬 활성화
에이전트는 PostgreSQL 스킬 매니페스트를 로드합니다(약 1500토큰).
- 04
전문 지식 적용
에이전트는 PostgreSQL에 특화된 패턴 및 모범 사례를 바탕으로 계획을 수립합니다.
- 05
스크립트 실행
에이전트는 데이터베이스 설계를 최적화하기 위해 analyse-schema.py를 실행합니다.
- 06
작업 완료
전문가 수준의 품질을 갖춘 프로덕션 환경에서 사용 가능한 데이터베이스 구현물이 완성됩니다.
- 토큰 사용량 감소
- 60–70%
- 레지스트리 로드 시간
- 100ms 미만
- 캐시 적중률
- 90%+
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