​Arize AI 웨비나 시리즈 #6: OpenCode 내부 동작 들여다보기

​#### 세미나 개요

단순한 코드 생성을 넘어, 복잡한 에이전틱 워크플로우를 가진 OpenCode의 내부를 Phoenix로 분석합니다. 실제 해커톤 우승작인 '서울시 청년정책 Graph RAG' 사례를 통해 Plan/Build 에이전트가 어떻게 사고하고 실행하는지 트레이싱하고, HyDE 기법을 적용하여 성능을 개선하는 과정을 생생하게 공유합니다.


#### Part 1: 실전 사례 소개 - 서울시 청년정책 Graph RAG

Instruct.KR X Sionic AI 해커톤 1등 수상작
* 서울시 공문 및 민원 데이터 수집 및 분석
* STORM Parse를 이용한 공문서 파싱
* 문서 간 '인용 관계'를 활용한 Knowledge Graph 구축 전략


#### Part 2: OpenCode 내부 아키텍처 및 트레이싱 환경

Observability 아키텍처 구성
* Phoenix + LiteLLM 연동
* Docker 환경에서의 OpenTelemetry 계측 포인트 구성

에이전틱 워크플로우 심층 분석
* Plan 모드: 사용자 의도 파악, TODO 리스트 생성 및 sub-agent 위임 과정 트레이싱
*Build 모드: 실제 파일 수정 및 쉘 커맨드 실행 흐름 가시화


#### Part 3: 라이브 데모 - Graph RAG 성능 최적화

HyDE(Hypothetical Document Embeddings) 적용하기
* 검색 Recall 개선을 위한 가상 문서 생성 및 임베딩 전략
* OpenCode를 이용한 HyDE 유틸리티 모듈 구현 및 로직 통합 과정

성능 비교 및 분석
* 단순 RAG vs HyDE 검색 결과 정성적 비교
* Phoenix 트레이스를 통한 에이전트의 도구 호출 체인 확인


#### Part 4: 운영 인사이트 및 비용 최적화

토큰 절약 및 성능 튜닝
* 불필요한 컨텍스트 제외를 통한 토큰 사용량 최적화
* 반복적인 작업에 저비용 모델 할당하기

실전 적용 가이드
* 커스텀 에이전트 설계를 위한 오픈소스 에이전트 분석 노하우
* 에이전트의 '블랙박스' 문제를 해결하는 트레이싱의 중요성


#### Q&A 및 마무리

* 특정 에이전트 프레임워크 트레이싱 방법
* 프로덕션 환경에서의 모니터링 구축 팁
* 발표 자료 및 예제 코드(GitHub) 공유