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에이전트 파이프라인에서 상태 전달을 위해 JSON을 사용하면 반복되는 필드명과 구조적 토큰이 컨텍스트 윈도우를 불필요하게 점유하는 문제가 발생한다. JSON은 인간 가독성과 웹 상호운용성에 최적화되어 있어 LLM의 컨텍스트 제약 상황을 고려하지 않기 때문이다. 실제 프로덕션 환경에서는 이러한 구조적 낭비가 토큰 비용 증가로 이어진다. 따라서 LLM 중심 워크플로에서는 구조적 효율성을 고려한 새로운 직렬화 방식이 필요하다.
작성자는 LLM 컨텍스트 윈도우를 제한된 연산 표면으로 간주하고, 반복 토큰 감소와 문자열 풀링을 적용한 실험적 직렬화 엔진을 구축했다. 이 방식은 에이전트 상태의 유효성을 검증하고 명시적 타입을 지정하여 LLM이 데이터를 더 쉽게 재구성하도록 돕는다. 실험 결과 기존 압축 JSON 대비 토큰 사용량을 약 40-45% 절감하는 것으로 나타났다. 이러한 접근은 복잡한 다단계 에이전트 시스템에서 토큰 효율성을 극대화하는 실무적 대안이 될 수 있다.
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원문 발행 2026. 06. 02.수집 2026. 06. 02.출처 타입 REDDIT
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