효과적인 AI 에이전트 구축

11 hours ago 1

LLM 기반 에이전트를 성공적으로 구현한 팀들은 복잡한 프레임워크 대신 단순하고 조합 가능한 패턴을 사용하는 경향을 보임
워크플로우와 에이전트의 구조적 차이점을 이해해야 하며, 최적의 솔루션을 위해 항상 최소한의 복잡성만을 도입하는 방식이 추천됨
다양한 에이전트 패턴(프롬프트 체이닝, 라우팅, 병렬화, 오케스트레이터-워커스, 평가-최적화 루프 등)이 실제 생산 환경에서 활용되며, 각 패턴에 맞는 사용 사례와 장단점이 존재함
에이전트 구현 시 심플함, 투명성, 인터페이스 설계가 핵심 원칙이며, 도구 설계와 프롬프트 엔지니어링에 신경써야 함
고객 지원이나 소프트웨어 개발 환경에서 에이전트가 실제로 가치를 제공하는 사례가 점차 늘어나고 있음

개요

지난 1년간 Anthropic는 다양한 산업 분야의 팀들과 함께 대형 언어 모델(LLM) 기반 에이전트를 구축해 왔음. 실질적으로 성공적인 에이전트 도입 사례들은 복잡한 프레임워크나 특화 라이브러리보다는 단순하고 조합 가능한 패턴에 기반을 두는 경향을 보였음. 본 포스트는 고객과의 협업 및 자체 개발 경험에서 얻은 인사이트와, 효과적 에이전트 구축을 위한 실질적 조언을 공유함.

에이전트란 무엇인가

에이전트는 다양한 방식으로 정의될 수 있음

일부는 완전 자율 시스템으로, 외부 도구를 이용하여 복잡한 태스크를 독립적으로 완수하는 형태로 정의함
일부는 제한된 워크플로우나 미리 정해진 프로세스를 따르는 처방적 구현으로 이해함

Anthropic는 이 둘 모두를 에이전틱 시스템으로 분류하지만, 워크플로우와 에이전트 간의 중요한 아키텍처적 차이를 둠

워크플로우: LLM과 도구가 미리 정의된 코드 경로로 오케스트레이션되는 구조
에이전트: LLM이 도구 활용과 프로세스를 스스로 동적으로 결정하며, 과업 달성 방식에 대한 제어권을 가짐

이 포스트에서는 두 형태의 시스템에 대해 자세히 설명하며, 실무 적용 사례는 부록 1에서 다룸

언제(그리고 언제 아닌가) 에이전트를 활용해야 하는가

애플리케이션 개발 시 최소한의 복잡성을 원칙으로 하여, 필요할 때만 점진적으로 복잡성을 추가함이 바람직함

에이전틱 시스템은 지연 시간/비용을 일부 희생하더라도 과업 성능 향상을 도모할 수 있음
복잡성이 꼭 필요한 경우가 아니라면 단일 LLM 호출과 예시 삽입, 검색 연동 등으로 충분히 해결되는 경우가 많음
워크플로우는 예측 가능성과 일관성이 중요한 곳에, 에이전트는 유연성과 스케일이 필요한 곳에 적합함

프레임워크 사용 시점 및 방법

에이전틱 시스템 구현을 쉽게 해주는 다양한 프레임워크가 존재함

LangGraph(LangChain)
Amazon Bedrock AI Agent framework
Rivet, Vellum 등

이들 프레임워크는 LLM 호출, 도구 정의/파싱, 호출 체인 구성 등 저수준 작업을 간소화해줌. 하지만 과도한 추상화로 인해 실제 프롬프트·응답 흐름이 불투명해지거나, 불필요하게 복잡성이 늘어날 위험이 있음

개발자는 최대한 LLM API 직접 사용부터 시작할 것을 권고함
프레임워크를 사용하더라도 내부 동작 방식을 정확히 이해해야 함

예시 구현은 anthropic-cookbook에서 확인 가능함

빌딩 블록, 워크플로우, 에이전트 패턴

Anthropic는 실제 운영 환경에서 자주 활용되는 에이전틱 시스템 패턴들을 소개함

빌딩 블록: 증강 LLM

에이전틱 시스템의 핵심은 검색, 도구, 메모리 등의 기능이 증강된 LLM임

모델이 자체적으로 검색 쿼리 생성, 적절한 도구 선택 및 정보 저장을 수행 가능
핵심 구현 시 고려점은, 사용 사례에 맞게 기능을 맞춤화하고 LLM에 명확하고 문서화된 인터페이스를 제공하는 것임

최근 공개된 Model Context Protocol을 통해 다양한 써드파티 도구와 간단히 통합 가능

워크플로우 유형별 설명

프롬프트 체이닝

태스크를 일련의 단계로 분해, 각 LLM 호출이 앞선 결과를 이어받아 처리함
각 단계에 프로그램적 검증(게이트) 추가로 프로세스 관리 가능
적용 예시: 마케팅 문구 생성 후 번역, 문서 개요 설계 → 검증 → 내용 작성 등

라우팅

입력을 분류해 맞춤형 후속 태스크로 분기시킴
각 카테고리별로 특화된 프롬프트 및 도구 활용 가능
적용 예시: 고객 문의 분기(환불, 기술 지원 등), 난이도별 모델 선택 등

병렬화

태스크를 소단위로 분할, 병렬로 처리 후 결과 집계
Sectioning: 각 부분을 독립적으로 처리
Voting: 동일 태스크를 여러 관점·프롬프트로 반복, 다수결 등 활용
적용 예시: 사용자 질문 필터링·응답 분리, 자동 평가, 코드 검토 등

오케스트레이터-워커스

중앙 LLM이 태스크를 동적으로 분해·할당, 여러 워커 LLM이 각각 처리 후 결합
미리 정의되지 않은, 입력에 따라 가변적인 서브태스크에 적합
적용 예시: 복수 파일 변경 코딩, 복잡한 정보 탐색 등

평가-최적화 루프

응답 LLM과 평가 LLM을 반복 루프로 활용
명확한 평가 기준 및 피드백 기반 개선이 가치 있는 상황에 적합
적용 예시: 문학 번역에서 미묘한 뉘앙스 평가, 다수 라운드 정보탐색 등

에이전트

LLM 발전과 함께 실서비스에서 복잡한 입력, 추론·계획, 도구 사용, 에러 회복이 가능한 에이전트가 등장
사용자 명령/대화로 시작 → 태스크 명확화 후 자율적 실행 → 중간 체크포인트에서 피드백 가능 → 완료 또는 중단 조건에서 종료
실제 구현은 LLM이 환경 피드백(도구 결과, 코드 실행)을 참고해 반복하며, 도구 세트와 문서화가 핵심
적용 예시: SWE-bench 작업 해결을 위한 코딩 에이전트, Claude 기반 컴퓨터 사용 자동화
적용 범위: 정해진 경로나 단계 예측이 불가능한 오픈엔드 문제, 의사결정 신뢰 필요 상황
자율성 증가로 인한 비용·복합 에러 가능성 고려 필요, 샌드박스 테스트와 가드레일 필수

패턴 조합과 커스터마이즈

소개한 빌딩 블록들은 정형화된 규칙이 아니라 다양한 상황에 맞춰 조합 가능함
중요한 건 성과 측정/반복 개선을 통한 최적의 구조 선택 및 점진적 복잡성 추가

요약 및 권장 원칙

LLM 시스템의 성공은 복잡성이나 신기술이 아니라, 목적에 맞는 정확한 접근을 찾는 것임

간단한 프롬프트로 시작, 성과 평가와 반복 최적화, 단계적 복잡성 확장
에이전트 설계에서의 3대 원칙
1. 심플함 유지
2. 투명성(기획 단계 명확화) 우선
3. 도구/인터페이스 문서화·테스트 중시
프레임워크로 빠른 시작 가능하지만, 실제로는 추상화 레이어 최소화와 직접 구현 역량이 신뢰성·유지보수를 좌우함