AI 비디오 에이전트의 모델 라우팅 최적화: 코드 필터링 후 점수 산정 방식

요약

AI 비디오 에이전트 개발 과정에서 LLM이 적합하지 않은 모델을 무분별하게 선택하는 문제를 해결하기 위해 하드코딩된 사전 필터링 단계를 도입했다. 참조 이미지, 영상 길이, 화면 비율, 오디오 지원 여부 등 필수 기술 스펙을 충족하지 못하는 1000개 이상의 모델을 LLM 판단 전에 코드 레벨에서 우선적으로 제거한다. 필터링 후 남은 후보군에 대해서는 출시일, 설명, 사용자 기록 등을 기반으로 점수를 매겨 짧은 리스트를 생성한다. 최종적으로 LLM은 검증된 리스트 안에서만 모델을 선택하며, 사용자에게는 실행 전 예상되는 모델과 비용 정보를 미리 제공한다. 이 접근 방식은 LLM의 자율적인 선택에만 의존하지 않고 시스템적 제약을 결합하여 서비스의 안정성을 높이는 효과적인 사례를 보여준다.

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