Tag: graph-tool-call
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graph-tool-call v0.20 개발기: RPC 탐지에서 Plan-and-Execute 컴파일러까지
graph-tool-call v0.19의 tool result 압축 이후, v0.20 방향으로 진행한 RPC 패턴 감지, 동적 prefix 탐지, intent parser, graph 기반 path synthesizer, runner, response synthesizer, zero-vector retrieval까지의 설계 변화를 정리한다. 아직 릴리스 전 브랜치 기준의 개발기다.
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graph-tool-call v0.19: Tool Result 지능형 압축으로 76K → 116 토큰 (97.6% 절감)
LLM 에이전트의 컨텍스트 폭주 주범인 tool 응답을 타입별로 지능형 압축한다. JSON list/dict, HTML, Error, Text 5종 압축기와 HTTP 응답 자동 감지, ToolGraph/MCPProxy/MCP server/LangChain 게이트웨이 4개 통합 지점을 zero-dependency로 구현한 v0.19의 설계와 측정치.
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AI 회사 자율운영 플랫폼에 synaptic-memory + graph-tool-call 통합기
AI 에이전트 회사 자율운영 플랫폼 Hive Corp에서 자체 구현된 메모리 시스템과 도구 레지스트리를 synaptic-memory, graph-tool-call 두 라이브러리로 전면 교체한 과정을 정리한다. PostgreSQL tsvector 기반 검색을 SynapticGraph의 resonance 기반 검색으로, 정적 role mapping을 ToolGraph의 지능형 retrieval로 대체했다.
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graph-tool-call v0.15: 1068 Tool 스트레스 테스트와 워크플로우 체인 엔진
graph-tool-call을 v0.7에서 v0.15까지 진화시키며 겪은 기술적 의사결정을 정리한다. 6개 retrieval 전략 경쟁 벤치마크로 Graph의 실제 가치를 검증하고, BM25보다 나쁜 결과를 내던 Graph를 candidate injection 아키텍처로 전환한 과정, 그리고 LLM Agent의 왕복 호출을 줄이는 워크플로우 체인 API를 구현한 경험을 다룬다.