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AI 코딩 에이전트가 텍스트 검색에 의존하며 겪는 비효율을 해결하는 CodeGraph를 소개합니다. 코드베이스를 로컬 SQLite 기반 지식 그래프로 미리 인덱싱하여, 에이전트가 호출 관계와 영향 범위를 한 번의 호출로 파악하게 함으로써 탐색 시간을 획기적으로 줄이고 보안까지 챙기는 최적의 코딩 환경을 구축해 보세요

AI 코딩 에이전트가 긴 작업 중 둔해지는 이유는 방대한 툴 출력값이 컨텍스트를 점유하기 때문입니다. context-mode는 데이터를 직접 읽는 대신 샌드박스에서 코드로 처리해 결과값만 추출함으로써 토큰 사용량을 90% 이상 절감하고, 세션 메모리 관리와 자동 라우팅으로 긴 세션의 효율성을 극대화하는 방법을 제시합니다