r/AI_Agents•3개월 전•2•10
코딩 에이전트를 위한 AST 기반 컨텍스트 그래프 테스트 결과
I tested AST-backed context graphs for coding agents; here is what changed
핵심 요약
AST/LSP 기반 그래프로 컨텍스트를 구성해 토큰 사용량을 90% 절감한 실험 사례와 방법론 공유.
- 컨텍스트 최적화 — AST/LSP 사실 기반 그래프로 에이전트의 검색 효율 향상
- 토큰 절감 — 광범위한 파일 검색 대신 관련 서브그래프 활용으로 입력 토큰 90% 감소
- 하이브리드 접근 — 그래프 기반 검색과 원본 소스 읽기를 병행하여 정확도 보완
- 구현 과제 — 인덱스 최신성 유지와 그래프의 정확한 동기화가 핵심 난제
코딩 에이전트를 위해 로컬 우선 컨텍스트 서비스를 실험 중인데, 에이전트가 광범위한 파일 검색부터 시작하는 대신 AST/LSP 스타일의 사실들로부터 레포지토리 그래프를 구축하도록 만들었어.
지금까지 유용했던 패턴은 다음과 같아:
- 파일, 심볼, 임포트, 호출, 정의, 포함 관계, 의존성 엣지를 인덱싱함
- 에이전트가 관련 서브그래프를 먼저 쿼리하게 함
- 증거가 부족할 때만 원본 파일, 검색, 또는 LSP로 확장함
- 단순히 토큰 수만 측정하는 게 아니라, 검색된 컨텍스트가 환각(hallucination) 위험을 높이는지도 측정함
벤치마크 테스트 결과, 그래프 컨텍스트는 광범위한 스니펫을 사용할 때보다 입력 토큰을 약 90% 적게 사용하면서도 테스트 과제에 필요한 답변 근거를 충분히 유지했어. 중요한 주의점은 '그래프 우선'이 '그래프 전용'을 의미해서는 안 된다는 거야. 검색 범위가 너무 좁으면 에이전트는 결국 소스 읽기와 검증으로 돌아가야 하거든.
다른 사람들은 코딩 에이전트에서 이 문제를 어떻게 다루고 있는지 궁금해: LSP 우선 검색, 임베딩/RAG 검색, 그래프 검색, 아니면 하이브리드 중 뭘 선호해?
