인공지능 - 에이전트 - 에이전틱 AI - MCP 토큰 비대화 줄이는 10가지 아키텍처 전략

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이 글은 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 실제 업무에 적용할 때 발생하는 토큰 과부하와 성능 저하 문제를 해결하기 위한 전문가들의 실무 지침을 다룹니다. 필자는 무분별한 도구 연결이 AI의 문맥 창(Context Window)을 잠식하여 효율성을 떨어뜨린다고 경고하며, 이를 방지하기 위한 의도적인 도구 설계와 점진적 정보 공개의 중요성을 강조합니다. 주요 전략으로는 하위 에이전트를 활용한 기능 세분화, 필요한 도구만 동적으로 찾아내는 검색 기반의 최적화, 그리고 결과값만 전달하는 코드 실행 방식 등이 제시됩니다. 궁극적으로 이 텍스트는 기업이 MCP를 대규모로 운영할 때 단순한 기능 확장을 넘어 체계적인 시스템 설계를 통해 비용을 절감하고 정확도를 높여야 함을 역설합니다.