pile·
AI / ML·LINE EngineeringLINE Engineering·

ODW #7: 세 가지 방법으로 토큰 소비량 40% 절감! ADK를 이용한 컨텍스트 엔지니어링

문제사내 AI 툴 도입 확산에 따라 토큰 소비가 예상치를 초과하고, 긴 대화에서 컨텍스트 누적으로 AI 출력 품질이 저하되는 문제가 발생했다.
접근Google ADK의 input/output_schema, AgentTool, MCP Toolset tool_filter 세 기법을 조합해 Jira 보고서 생성기를 단일 에이전트에서 2-에이전트 아키텍처로 재구성했다.
결과컨텍스트 윈도우 사용률 77.7% 감소, 전체 토큰 소비 40.7% 절감. gpt-5 기준 100팀 운영 시 연간 140만 엔 비용 절감.
LINE Engineering
LINE Engineering 블로그
원문은 여기서 이어서 읽을 수 있어요
원문 읽기
읽음 (0)

이 글과 비슷한

  1. AI / ML·인프랩 (인프런)인프런 (인프랩)·

    학습 에이전트 — AI 두뇌 구축하기

    인프런이 강의 학습 에이전트를 구축하며 겪은 기술 스택 선정, 컨텍스트·도구 설계, LLM-as-a-Judge 품질 개선, 비용 최적화 전략을 다룬다. LLM SSE 스트리밍 처리를 위해 Spring MVC + Virtual Thread + Spring AI를 선택하고, 명시적 프롬프트 캐싱으로 입력 토큰을 90% 절감하는 과정까지 실전 경험이 담겨 있다.

    #ai-agent#llm#llm-as-a-judge+2
  2. AI / ML·네이버 D2네이버 D2·

    AI 에이전트 회사 차리기: 설립부터 어디서든 동기화까지

    네이버 ENGINEERING DAY 2026 발표. Claude Code를 매일 쓰지만 매번 초기화되는 문제를 해결하기 위해 NaverMadCat이라는 다중 AI 에이전트 조직 프레임워크를 구축한 경험을 다룬다. 비서실장 역할의 에이전트가 10개 부서 에이전트를 조율하며, 어느 환경에서 접속해도 동일한 컨텍스트로 동작하도록 동기화 메커니즘을 구현했다.

    #claude-code#multi-agent#ai-agent+2
  3. AI / ML·vercel-blogVercel Blog·

    AI Gateway에서 실시간 음성 에이전트 구축하기

    Vercel AI Gateway가 음성·오디오 기능을 정식 지원한다. 실시간 대화 음성(Realtime Voice), 텍스트→음성(TTS), 음성→텍스트(STT) 세 가지를 기존 텍스트/이미지 모델과 동일한 라우팅·인증·모니터링 체계 위에서 사용할 수 있다. OpenAI gpt-realtime-2·Whisper와 xAI Grok 오디오 모델을 지원하며, AI SDK 7 베타로 제공된다.

    #llm-app#ai-sdk#realtime-voice+2