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#67fe1e15
분야
에이전트·도구
출처
Hacker News · Show HN AI
게재
2026-04-14 14:48:46
중요도
★ 6/10 — radar 60
`LangAlpha`, 금융 리서치용 에이전트를 `MCP` 프롬프트 비만 없이 돌리는 방식
FIG-0671:1

`LangAlpha`, 금융 리서치용 에이전트를 `MCP` 프롬프트 비만 없이 돌리는 방식

`LangAlpha`, a finance-focused agent harness that sidesteps MCP prompt bloat

거대한 MCP 서버를 타입드 Python 모듈로 바꿔 프롬프트 비용을 고정시키고, 워크스페이스에 리서치 상태를 계속 쌓는다. 금융 특화 제품이지만 에이전트 런타임 설계는 다른 도메인에도 바로 이식 가능해 지금 참고할 가치가 크다.

[ 요점 ]
  1. MCP 스키마를 워크스페이스 초기화 때 타입드 Python 모듈로 생성해 넣는다. 서버당 요약 1줄만 프롬프트에 남겨 토큰 낭비를 줄였다.
  2. 일별 가격 5년치 한 번 조회만으로도 수만 토큰이 날아간다. 데이터 접근을 툴 호출이 아니라 import로 바꿔 분석 전에 새는 비용을 막았다.
  3. 리서치 목표마다 퍼시스턴트 샌드박스 1개를 붙이고, 메모리 파일과 파일 인덱스를 매 호출 전에 다시 읽는다. 세션이 바뀌어도 맥락이 이어진다.
  4. 포트폴리오, 워치리스트, 리스크 성향, 데이터 소스를 모든 호출에 주입한다. 도메인 컨텍스트를 런타임 기본값으로 박아 둔 설계가 꽤 실전적이다.
원문github.com/ginlix-ai/langalpha원문 보기 →

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