DAPPOS 백서를 보면 Contextual RAG에는 Dynamic Budgets라는 설계가 들어가 있습니다.
모든 질문에 같은 양의 검색과 AI 에이전트를 사용하는 것이 아니라, 불확실성이 높은 질문일수록 검색 깊이와 병렬 실행량을 늘리는 구조입니다.
예를 들어,
“비트코인 현재 가격은?”
같은 단순 질문은 적은 검색으로 끝낼 수 있지만,
“이번 FOMC 이후 BTC와 알트코인에 영향을 줄 수 있는 온체인·거시경제 변수를 분석해줘”
같은 요청은 더 많은 자료와 에이전트를 동원하는 식입니다.
MAF 관련 기술 설명에서는 밈코인 분석의 경우 5~10개 에이전트를 병렬로 실행하면서도 한 루프의 토큰 사용량을 50K 이하로 관리하는 사례도 제시했습니다.
이 구조에서 중요한 것은 단순히 AI 성능만이 아닙니다.