제품
호출 하나가 아니라 실행 전체.
Boxdawn은 호출 하나씩이 아니라 실행 전체를 읽습니다. 지금은 에이전트가 두 번 한 일을 보여 주고, 다음에는 실행되면 안 될 행동을 막습니다.
이런 순간을 위해 만듭니다.
- 배포 토큰 하나로 지워진 운영 볼륨.
- 프로젝트 폴더 밖까지 번진 rm -rf.
- 실패한 재시도의 끝없는 반복.
같은 에이전트가 같은 입력으로 다시 실행됩니다. 그 사이에 새로 유입된 정보는 없습니다. JSON 리포트의 비용 breakdown 에서는 provable_duplicate 로 키잉되고, 대시보드가 그 이름으로 조회하는 이유가 그것입니다. 그 옆의 waste-rate 블록은 repeat 을 씁니다.
매 API 호출마다 대화 전체가 다시 전송됩니다. 긴 에이전트 세션에서는 input 토큰의 약 97%가 재전송 컨텍스트(byte-exact 청크 매칭)로 누적됩니다.
같은 파일이 사이에 쓰기 없이 여러 번 Read 됩니다. 컨텍스트에 이미 있는 것을 잊는 코딩 에이전트에서 흔합니다.
에이전트 바깥의 무언가를 바꾸는 도구가 같은 입력으로 두 번 실행되고, 두 실행이 서로 다른 id 를 돌려줍니다. 두 번째 호출이 두 번째 개체를 만든 것입니다. id 가 같으면 같은 개체이고, id 를 돌려주지 않는 도구는 어느 쪽으로도 판정하지 않습니다.
바이트는 다르지만 의미가 같은 두 메시지 청크(paraphrased 재전송). opt-in LLM-judge 층이 감지 · 기본 비활성 · API 키 필요.
Opt-in 전용 · ANTHROPIC_API_KEY 필요
pingpong은 실제 멀티에이전트 트레이스가 있어야 나타납니다. 단일 에이전트 코딩 세션이나 Toolathlon에서는 발생하지 않습니다.
pingpong 은 구현돼 있지만 위 카드에는 넣지 않았습니다. 리포트가 그 이름을 붙이는 것은 pingpong 검출기가 직접 낸 쌍뿐이고, 낭비율 지표는 이름으로 그것을 제외합니다.
참고: 네 번째 후보 패턴이었던 regen_handoff은(는) 사전 등록 기준을 통과하지 못해 제외되었습니다. Proven / Not Yet 섹션 참조.
Boxdawn이 아는 것.
- read_only
- side_effect
- payload_dependent
- declarative
- LangChain / LangGraph
- CrewAI
- LlamaIndex
- OpenAI Agents SDK
- Smolagents
- find_repeat_candidates
- find_pingpong_candidates
- find_context_resend
- find_redundant_reads
- find_llm_judge_semantic_duplicates
- Boxdawn Trace JSON
- OTel SDK JSON
- Claude Code JSONL
- Toolathlon JSONL
- OpenInference nested
- RedundancyBench
version: 1
tools:
search_web: { category: read_only }
create_ticket: { category: side_effect, entity_id: response.ticket.id }
run_python: { category: payload_dependent }
finalize: { category: declarative }공개 트레이스 하나, 라이브로 잰 값.
- 재전송 입력 토큰
- 1,596,520 중 1,413,682 (88.5%)
- 재전송 입력 비용
- $1.595870 중 $0.903964 (56.6%)
- 전체 분석 비용 대비 낭비
- $1.972395 중 $0.903964 (45.8%)
- 재전송된 청크 등장 횟수
- 1,050
davanstrien/agent-race-traces 의 claude-code.jsonl(claude-opus-4-7 Claude Code 세션, CC-BY-4.0)을 호스팅 분석기에 올려 2026-10-28에 측정했습니다. 분석기가 보고한 버전은 boxdawn 0.5.24입니다. 같은 파일을 올리면 같은 수치가 나옵니다. 위에는 분모가 둘 있고 서로 바꿔 쓸 수 없습니다. 45.8%는 입력과 출력을 합한 전체 분석 비용 대비 낭비이고, 56.6%는 LLM 입력 비용만을 분모로 한 재전송 입력 비용입니다. claude-opus-4-7 은 가격표에 있으므로 달러 수치는 대체 요율이 아닙니다. 공개 트레이스 한 건이지 코퍼스 평균이 아닙니다.
같은 트레이스 올려 보기 →
숫자는 직접 확인하세요. 설치할 것은 없습니다.
네 개의 디텍터(repeat, context resend, redundant read, duplicate creation)는 모두 결정론적입니다. 같은 트레이스를 넣으면 매번 같은 리포트가 나옵니다. 분석 페이지에 공개 샘플 트레이스를 계정 없이 올려 보시면, 이 페이지가 인용하는 것과 같은 88.5%가 나옵니다.
OpenTelemetry SDK JSON과 OpenInference 트레이스 익스포트를 지원합니다: LangGraph, CrewAI, LlamaIndex. OTLP proto-JSON은 아직 지원하지 않습니다.
Where we are on the chain.
Boxdawn 은 사슬입니다: monitor → detect → block → alert → fix → govern. 오늘 돌아가는 고리는 탐지이고, 올려 주신 기록을 분석하는 서비스로 돌아갑니다. 나머지는 만들고 있습니다. 어느 것이 어느 쪽인지는 이 페이지에서 확인하실 수 있습니다.
- 호스팅 분석기, 계정 불필요
- 결정론적 탐지기 4종
- 실제 usage 필드에서 뽑은 비용
- 계정 + 프로젝트별 이력
- 일별 낭비율, 세션 날짜 기준
- CI·스크립트용 API 키
- Claude Code 차단기 플러그인: 위험한 명령은 실행 전에 막거나 묻기
- 에이전트 오류, 번지기 전에 차단
- 차단 알림 (메일, Slack)
- 자동 수정
- 정책·거버넌스
- 폭주 루프 중단
- Claude Code 예산 가드, 금액 한도 기준
- 실시간 모니터링