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LLM은 수치적인 XY 좌표나 복잡한 XML 형식을 추론하는 데 취약하여 원시 캔버스 상태를 직접 처리하기 어렵다. Moda는 이를 해결하기 위해 캔버스 데이터를 LLM이 이해하기 쉬운 간결한 레이아웃 추상화 계층(DSL)으로 변환하여 제공한다. 이 방식은 토큰 소모를 줄이면서도 모델이 시각적 구조를 더 정확하게 파악하게 하여 브랜드 가이드라인에 맞는 디자인 생성을 가능하게 한다.
모든 사용자 요청은 먼저 가벼운 Haiku 모델 기반의 Triage 노드를 거쳐 출력 형식이 분류된다. 분류 결과에 따라 디자인 모범 사례가 담긴 'Skills' 문서가 프롬프트 캐싱 포인트 뒤에 동적으로 주입된다. 이 구조는 시스템 프롬프트를 고정하여 캐시 효율을 극대화하면서도 각 작업에 필요한 전문 지식을 유연하게 제공하여 지연 시간을 단축한다.
디자인 에이전트는 12~15개의 핵심 도구를 상시 보유하며, 특수 작업 시에만 추가 도구를 활성화하는 'RequestToolActivation' 기능을 사용한다. 프로젝트 규모가 커지면 전체 캔버스 대신 요약된 정보를 제공하고 필요할 때만 세부 사항을 불러오는 방식으로 컨텍스트 윈도우를 관리한다. 이러한 전략은 불필요한 토큰 비용을 억제하고 대규모 프로젝트에서도 에이전트의 판단력을 유지하게 한다.
개발팀은 LangSmith를 통해 에이전트의 실행 과정을 실시간으로 모니터링하며 프롬프트와 도구 세트를 조정한다. 노드별 토큰 비용 추적과 캐시 적중률 분석을 통해 성능 병목 지점을 파악하고 최적화한다. 특히 도구 호출 실패나 모델의 예상치 못한 행동을 사전에 진단하여 사용자에게 노출되기 전에 수정함으로써 서비스 안정성을 확보했다.
기술
- LangChain
- LangSmith
- Deep Agents
- Haiku
- Python
활용 사례
- AI 기반 프레젠테이션 생성
- 자동화된 브랜드 자산 관리
- 인터랙티브 디자인 에이전트
언급된 리소스
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 03. 25.수집 2026. 03. 25.출처 타입 RSS
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