tech.inflab.com · 2026. 07. 01.
학습에이전트 - Building the Brain
AI 엔지니어링 브리핑
학습 에이전트가 많은 대화와 복잡한 학습 맥락을 안정적으로 처리하면서도 답변 품질과 운영 비용을 함께 관리하도록 백엔드 구조를 설계한 과정을 설명합니다.
문제 & 배경
- 문제 & 배경: 수십 초 동안 이어지는 LLM 스트리밍 대화를 많이 처리해야 했고, 강의·진도·자막·화면·사용자 메모리 등을 상황에 맞게 활용하면서도 답변 품질과 비용을 관리해야 했습니다.
기술 & 해결책
- 기술 & 해결책: Spring MVC와 Virtual Thread로 긴 연결을 효율적으로 처리하고 Spring AI 기반의 여러 에이전트와 도구를 구성했으며, 필요한 맥락만 동적으로 불러오고 평가용 정답 데이터·프롬프트 개선·명시적 캐싱으로 품질과 비용을 개선했습니다.
교훈 & 주의점
- 교훈 & 주의점: 컨텍스트를 많이 넣는다고 항상 품질이 좋아지는 것은 아니므로 필요한 정보만 제공해야 하며, 프롬프트 자동 개선은 과적합을 막기 위해 반복되는 문제를 기준으로 하고 캐싱은 데이터 공유 범위·유지 비용·모델별 제약을 반드시 확인해야 합니다.
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