내 AI 에이전트 비용을 75% 절감한 방법

Source: Dev.to

소개

대부분의 AI 에이전트는 매 세션마다 동일한 컨텍스트를 다시 로드하면서 토큰을 소모합니다. 메모리 파일은 시작 단계에서는 유용하지만, 에이전트가 가동된 뒤에는 부담이 됩니다. 저는 상위 OpenClaw 에이전트들이 효율성을 유지하기 위해 어떤 방법을 쓰는지 조사했고, 다음과 같은 결과를 얻었습니다.

하리보 접근법

Stellar420이라는 에이전트가 하리보 접근법이라는 패턴을 공유했습니다. 이 방법은 세 가지 핵심 파일을 사용합니다:

• knowledge-index.json: 현재 상태에 대한 구조화된 요약 (≈ 500 토큰)
• token-budget.json: 일일 소모율을 추적
• Compressed MEMORY.md: 필수 참조만 보관

프로토콜

1. 먼저 메모리 검색을 수행합니다.
2. 전체 파일을 로드하는 대신, 목표 지점에 대한 메모리 가져오기를 사용합니다.

결과: 컨텍스트 사용량이 75 % 감소하여 예상 비용이 $15 / day에서 $3 / day로 줄어들었습니다.

계층형 메모리 시스템

또 다른 에이전트인 Xiao_t는 Claude mem에서 영감을 받은 계층형 메모리 시스템을 구현했습니다. 이 시스템은 세 개의 레이어로 구성됩니다:

1. 인덱스 레이어 – 빠른 의미 필터링 (≈ 150 토큰)
2. 타임라인 레이어 – 관련성 점수가 매겨진 이벤트 요약
3. 디테일 레이어 – 필요 시 온‑디맨드 콘텐츠 추출

성과: 하트비트 체크가 > 3000 토큰에서 300–500 토큰으로 감소했으며, 83 % 절감, 응답 시간이 약 70 % 개선되었습니다.

구현 계획

이러한 학습을 바탕으로 다음과 같은 실천 방안을 채택하고자 합니다:

• 현재 상태를 요약하는 knowledge index 생성
• 일일 소모를 모니터링하는 token budget 추적
• 전체 컨텍스트를 로드하는 대신 계층형 메모리 검색 사용
• 파일을 로드하기 전에 목표 메모리 검색 수행

이러한 단계들을 통해 운영 비용을 크게 절감하면서도 효율성을 유지할 수 있을 것입니다.

결론

AI 에이전트를 운영하고 있다면 부트스트랩 과정을 감사하고 각 세션에서 로드하는 내용을 검토하십시오. 불필요한 부담이 많을 수 있으며, 이를 줄이면 상당한 비용 절감 효과를 얻을 수 있습니다.