Dash 가 더 똑똑한 AI 를 위해 context engineering 을 활용하는 방법

문제Dash 가 검색에서 에이전트형 AI 로 확장되면서 툴이 늘수록 의사결정이 느려지고 컨텍스트가 비대해진다. 분석 마비와 토큰 비용이 함께 커진다.

접근여러 retrieval API 를 universal search index 단일 Dash Search 툴로 통합, 데이터 소스 간 관계를 매핑한 knowledge graph 로 결과의 relevance 를 다시 정렬. 복잡한 쿼리 구성은 별도 search agent 로 분리해 메인 planner 의 프롬프트를 가볍게 유지.

결과툴 단순화 + 지식 그래프 기반 필터링 + 에이전트 분업으로 더 빠르고 정확한 의사결정. 정량 수치는 공개되지 않음 — 아키텍처 패턴 위주의 정리.