🧠 AI Model Update System MOC

1. 프로젝트 목적 (Purpose)

• Centralized Model Management: 에코시스템 내 산재한 수십 개의 AI 에이전트들이 사용하는 LLM(Gemini, GPT, Claude 등)의 버전과 설정을 중앙에서 통합 관리.
• Continuous Evolution: 새로운 모델 출시 시 자동으로 성능을 테스트하고, 기존 시스템의 모델 엔드포인트를 안전하게 업데이트하여 시스템의 지능을 최신 상태로 유지.

2. 주요 기능 및 파이프라인

• Model Registry: 현재 사용 중인 모든 모델의 상세 사양(Context Window, Token Limit, Price 등) 기록 및 추적.
• Automated Monitoring: 신규 모델 릴리스 뉴스(ArXiv, API Docs 등)를 감지하여 알림 제공.
• Compatibility Testing: 모델 변경 시 기존 시스템(예: [[05 Projects/02 F-Drive-Index/english-exam-question-evaluator|Exam Evaluator]])과의 호환성 및 출력 무결성 자동 검증.
• Rollback System: 업데이트 후 성능 저하가 발견될 경우 이전의 안정적인 모델 버전으로 즉시 복구 가능.

3. 기술 스택

• Engine: Python
• Integration: Google Cloud SDK, OpenAI API, Anthropic SDK 연동.
• Configuration: config.json 또는 환경 변수(.env) 기반의 동적 모델 스위칭 아키텍처.

4. 리소스 및 경로

• Source Code Path: F:/dev/llm-model-update-system
• Strategic Connection: [[00 Brain Kernel/01_Master_Routing|Master Intelligence Routing Engine]]

Status Note: 모델 레지스트리 및 버전 스위칭 자동화 엔진 구축 완료. 최신 지능(RoutingGen 등)을 즉각적으로 시스템 전반에 배포할 수 있는 ‘지능 인프라 관리국’으로 운용 중.

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