ostk: 파일시스템 기반 AI 에이전트 조율 및 토큰 절감을 위한 단일 Rust 바이너리

작성자가 공유한 획기적인 토큰 절감 수치와 벤치마크 결과에 대해 커뮤니티는 매우 긍정적인 반응을 보이고 있다.

• 에이전트 시스템 구축 시 모델 성능에만 의존하기보다 파일시스템이나 소켓을 활용한 중앙 집중식 조율 레이어를 설계하여 비용을 절감하라.
• 복잡한 데이터 구조를 LLM에 직접 전달하기보다 의도 중심의 중간 프로토콜을 정의하여 토큰 소모를 줄여라.
• 저비용 모델을 활용할 때 적절한 거버넌스와 도구 조율을 결합하여 고비용 모델 수준의 결과물을 얻는 전략을 취하라.

• AI 에이전트 시스템의 성능 향상은 개별 모델의 지능보다 에이전트 간의 협업을 관리하는 커널 레이어의 최적화에서 더 크게 발생한다.
• 파일시스템 기반의 조율과 인간 승인 절차를 결합하면 모델 벤더 종속성을 탈피하면서도 에이전트의 동작을 안전하게 제어할 수 있다.
• 저비용 모델에 효율적인 조율 시스템을 적용하는 것이 고비용 모델을 단독으로 사용하는 것보다 비용 대비 성능 면에서 유리하다.