New Alibaba AI framework skips loading every tool, cutting agent token use 99%

Alibaba 연구진은 복잡한 enterprise AI workflow에서 agent가 필요한 도구를 단계별로 선택하도록 돕는 SkillWeaver 프레임워크를 제안했습니다. Skill-Aware Decomposition 기법은 작업을 실행 그래프로 분해하고 후보 skill을 반복적으로 검색·검증해, 전체 도구 라이브러리를 context에 넣는 방식보다 token 사용량을 99% 이상 줄이면서 정확도를 높였습니다.

이번 연구는 AI agent 확장에서 병목이 단순한 tool 수가 아니라 작업을 어떤 단위로 분해하고 각 단계에 맞는 tool을 어떻게 routing하느냐에 있음을 보여줍니다. MCP처럼 다수의 외부 도구를 연결하는 환경이 확산될수록, tool routing과 context 효율화 기술은 enterprise agent의 비용과 안정성을 좌우하는 핵심 인프라가 될 가능성이 큽니다.