Bash 대신 REPL을 활용한 에이전트 추론 최적화: CORE 프레임워크

대체로 긍정적이며, 특히 RMH 프로토콜과 연계된 에이전트의 자율적 문제 분해 능력에 대해 높은 관심을 보이고 있습니다.

• 에이전트의 비용과 지연 시간을 줄이려면 여러 번의 Tool-calling 대신 단일 실행 환경에서 복합 연산을 처리하는 REPL 방식을 고려하라.
• 코드베이스 분석 시 단순 검색보다 지식 그래프를 REPL에 결합하여 구조적 탐색을 유도하는 것이 효과적이다.

• Bash 기반 에이전트는 텍스트 변환 과정에서 정보가 유실되므로, 객체 지향적 REPL 환경을 제공하는 것이 추론 정확도 향상에 유리하다.
• CORE 프레임워크는 복잡한 도구 호출 과정을 단일 Python 표현식으로 통합하여 API 라운드트립 횟수와 토큰 비용을 획기적으로 줄였다.
• 재귀적 메모리 하네스(RMH) 프로토콜을 통해 에이전트가 스스로 하위 문제를 분해하고 병렬 처리한 뒤 결과를 합성하는 고도화된 워크플로가 가능하다.