AI
A1Mobilsoft의 운영 문의 자동화 여정 (2): 세 에이전트 구현과 사람 vs AI 검증
두줄요약
세 에이전트 구현 과정에서 겪은 검색 오판, 코드 분석 루프, DB 접근 안전장치를 정리했습니다. 사람 vs AI 비교로 속도와 한계도 함께 검증했습니다.
핵심 내용
- A1Mobilsoft 운영 문의 자동화 2편으로, 세 에이전트 구현 디테일과 사람 vs AI 병렬 검증 결과를 정리
- Knowledge Agent는 Retrieve→Rerank→Diagnosis 3단계와 match boolean, confidence 임계값으로 유사 사례 오판을 줄임
- Code Agent는 S3 tar 캐시, Serena MCP, 프롬프트 캐시, Hook 방어벽으로 레포 분석의 비결정성과 토큰 폭주를 억제
- DB Agent는 rds-mcp-server를 통해 SELECT 전용, LIMIT 강제, 실행 SQL 추적으로 안전하게 운영 DB를 조회
적용해볼 점
- 벡터 검색 결과를 그대로 쓰지 말고 LLM 재판정 단계를 두어 유사하지만 다른 문제를 걸러낼 것
- 세션 격리 환경에서는 외부 자원을 매번 가져오기보다 S3 같은 캐시 계층을 먼저 설계할 것
- 프롬프트, 모델 파라미터, Hook을 함께 적용해 에이전트 루프의 반복 탐색과 폭주를 제어할 것
- 운영 DB 접근은 직접 연결보다 MCP 같은 표준 게이트웨이와 감사 가능한 경로를 우선할 것