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| 동작 | PlainCli | AiAgent |
|---|---|---|
| WriteToTerminal | 텍스트 전달 | 텍스트 전달 |
| BotToTerminalMessage | 무시 (대화 불가) | 처리 (대화 가능) |
| TerminalOutput | 단순 로그 | AI 패턴 분석 + 봇으로 전달 |
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Become은 if-else로 흩어질 수밖에 없는 모드 분기 로직을 핸들러 한 묶음씩 통째로 교체할 수 있게 해 준다. AgentBotActor도 같은 패턴으로 Chat / Key / Ai 세 모드를 갖는다.
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성능도 "장난감" 수준이 아니다. Google이 공개한 LiteRT-LM 벤치마크에 따르면 라즈베리 파이 5 CPU에서도 Gemma 4 E2B가 prefill 133 tokens/s, decode 7.6 tokens/s를 찍고, Qualcomm Dragonwing IQ8 NPU에서는 prefill 3,700 tokens/s, decode 31 tokens/s까지 올라간다 (Google Developers Blog). 4,000 입력 토큰을 2개 스킬에 분배하는 에이전트 시나리오가 GPU 가속 환경에서 3초 이내로 끝난다. 로컬에서 실용적 에이전트가 돌아갈 수 있다는 말이다.
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이 변화가 AgentWin 같은 시스템에 주는 의미는 분명하다.
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53개 테스트는 전부 "메시지가 도착했는가"까지만 검증하고 있었다. 자식 액터가 받은 메시지를 정말 세션의 WriteAndSubmit까지 흘려 보냈는지를 확인하는 테스트가 한 개도 없었다. 이 빈틈이 액터 E2E 테스트의 전형적인 함정이다.
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수정은 두 가지였다.
(1) 코드는 Forward로 — TerminalId를 잃지 않게
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가드만으로는 부족했다. 더 근본적인 문제는 온디바이스 LLM이 "지금 작업의 어디까지 했는지"를 추적하지 못한다는 것이었다. 히스토리가 200개를 넘어가면 사실상 매 라운드를 처음 본 것처럼 행동했다.
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답은 봇 액터 안에 작은 메모리를 두는 것이었다.
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9.2 에이전틱 패턴 5종 — 이름 붙은 공통 설계
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한편 LLM 에이전트 시스템 자체에도 이미 합의된 표준 디자인 패턴이 있다. Microsoft Azure 아키텍처 센터와 2026년 여러 가이드에서 공통으로 언급되는 핵심 5개는 다음과 같다.
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