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AutoGPT류 에이전트는 토큰과 툴 호출이 연쇄적으로 늘어나며 비용이 폭주하기 쉽습니다. 예산 상한, 단계별 한도, 회로 차단기, 관측 지표까지 포함한 실전 설계 패턴을 정리합니다.

AutoGPT 같은 멀티에이전트 오케스트레이션에서 자주 터지는 레이스 컨디션과 중복 실행을 재현·관측·차단하는 실전 패턴을 정리합니다. idempotency, 분산 락, 큐잉, 워크플로우 설계로 비용·데이터 오염을 막는 방법을 다룹니다.

AutoGPT류 에이전트에서 메모리 누적과 환각을 동시에 줄이려면, 단순 벡터 검색이 아니라 수집·정제·인덱싱·검색·검증까지 포함한 RAG 파이프라인을 설계해야 합니다. 실무에서 바로 적용 가능한 스키마, 검색 전략, 게이팅, 평가 방법을 코드로 정리합니다.

Anthropic Claude의 Tool Use에서 자주 터지는 JSON 관련 오류 6가지를 원인별로 분류하고, 스키마 설계부터 런타임 검증·재시도까지 실전 해결책을 코드로 정리합니다.

LangChain에서 tool calling이 무한 반복되는 원인을 분해하고, 런타임 가드·스키마·상태관리·관측성까지 7단계로 차단하는 실전 패턴을 정리합니다.