23 lines
1.9 KiB
Plaintext
23 lines
1.9 KiB
Plaintext
|
|
|
|
위에서 제시한 **5.2 case_kinds.md: 진짜 토큰 절감은 저장 구조/검색 방식 변경이 필요** 섹션이 제시한 **파일 분할(가장 단순/확실)** 내용을 받아들여, case_kinds.md를 4개의 서로 다른 파일로 분리하였다.
|
|
- case_kind_이행의소.md
|
|
- case_kind_형성의소.md
|
|
- case_kind_확인의소.md
|
|
- case_kind_가사소송.md
|
|
이 파일들은 "Default_Agent"라는 폴더에 저장되어 있다. 즉, 에이전트는 필요에 따라 Default_Agent 폴더에 저장된 case_kinds_xxx.md 파일을 불러서 읽고 사용하면 된다.
|
|
|
|
|
|
1. **5.1 client_meeting.md: “완전 배제”가 아니라 Lazy-load + Escalation**
|
|
2. **5.2 case_kinds.md: 진짜 토큰 절감은 저장 구조/검색 방식 변경이 필요**
|
|
2.1 **파일 분할(가장 단순/확실): case_kinds_이행의소.md, case_kinds_형성의소.md처럼 대분류별로 파일을 쪼개고, 1단계 필터링 결과에 따라 해당 파일만 read_doc.**
|
|
3. **5.3 evidence_indexed.json: “항상 불필요”가 아니라 용도 분리**
|
|
|
|
|
|
나는 현재 a full vertical legal AI agent를 개발 중이다. 이 에이전트의 작업 워크플로우는 Desc_Agent_Workflow.txt에 제시되어 있다.
|
|
|
|
Stage 4 프롬프트(Prompt_Stage_4_v1_G.txt)를 실행하여, 결과물(청구항변반박전략.md, 검증상태요약.md)을 얻었다. 결과물의 품질에는 크게 불만이 없다.
|
|
|
|
이 stage 작업을 수행하기 위해서 사용한 llm model은 Claude Opus 4.5이며, API를 불러서 사용하였다. 또한, 프롬프트에 제시되어 있듯, 각종 필요 mcp tools를 사용하였다.
|
|
|
|
에이전트가 이 프롬프트를 실행하는 총 run time은 7분 59초였다. 나는 이 작업 수행시간이 너무 길다고 생각한다. 세계적인 인공지능 아키텍트 기술자 관점에서 결과물의 품질은 그대로 유지하되, run time을 획기적으로 줄일 수 있는 방법을 제안하라. |