AI 요약관련 정보

• Claude는 MCP(Multi-Contextual Prompt) 시스템의 주요 문제점인 컨텍스트 창 과부하를 해결했습니다. 📈
• 기존 MCP는 도구 정의와 호출 결과가 컨텍스트 창을 불필요하게 차지하여 토큰 사용량을 증가시켰습니다. 🤯
• 해결책은 MCP를 컨텍스트 내 도구 호출 대신 백엔드 API 형태의 '코드'로 사용하는 것입니다. 💻
• 이 방식은 필요한 정보만 점진적으로 노출하여 컨텍스트 효율성을 높입니다. 🔍
• 대규모 도구 호출 결과도 코드를 통해 변환 및 집계하여 필요한 부분만 모델에 전달할 수 있습니다. ✂️
• 모델이 아닌 코드가 로직과 흐름을 제어하여 환각을 줄이고 효율적인 제어를 가능하게 합니다. 🚦
• 에이전트가 민감한 데이터에 직접 접근하지 않고 코드에 의해 로그되거나 반환된 정보만 보게 하여 개인 정보 보호를 강화합니다. 🔒
• 작업 코드와 중간 결과를 파일로 저장하여 상태를 유지하고 재사용 가능한 '기술' 라이브러리를 구축할 수 있습니다. 🚀
• 이 솔루션은 토큰 비용을 절감하지만, 에이전트가 생성한 코드를 실행하기 위한 보안 샌드박스 환경 등 인프라 복잡성을 증가시키는 과제가 있습니다. 🚧
• 최근 AI 랩스 해커톤에서는 Convo Lang, Emergency Contact Finder, Core Notes, Ignasia Sparkfinder 등 혁신적인 프로젝트들이 수상했습니다. 🏆