Fabiana Clemente가 작성한 AI 에이전트 구현 방법 소개글 「How to Design My First AI Agent」를 정리했어요.
https://towardsdatascience.com/how-to-design-my-first-ai-agent/
✅ 1. AI 에이전트 설계의 기초
How to Design My First AI Agent
- 작성자: Fabiana Clemente
- 주제: LLM 기반 AI 에이전트 아키텍처, 도구, 설계 전략
✅ 2. AI 에이전트란 무엇인가
AI 에이전트의 정의
- LLM 기반 자율 시스템
- 도구를 오케스트레이션하고, 구조화된 데이터를 추론하고, 워크플로우 자동화
- 적용 분야: 고객 지원, SW 엔지니어링, 재무 분석, 과학 연구
✅ 3. AI 에이전트의 기술 진화
핵심 기술 흐름
- 다중 에이전트 협업: AutoGPT, LangGraph
- 도구 기반 추론: ReAct, Toolformer
- 구조화 프롬프트: Pydantic-AI, Guardrails
- 에이전트는 이제 범용 어시스턴트로 진화 중
✅ 4. 에이전트 설계 시 고려할 질문들
기초 설계 전략
- 이 에이전트의 목표는 무엇인가?
- 정확도/결정론적 특성은 중요한가?
- 비용과 응답속도 중 어떤 것이 더 중요한가?
- 어떤 정보를 다룰 것인가 (코드, 콘텐츠, OCR 등)?
- 단일 프롬프트인가? 다회전 워크플로우인가?
✅ 5. 모델 선택 전략
LLM 선택의 기준
| 모델 | 특징 | 적합한 용도 |
|---|---|---|
| GPT-4 / GPT-4o | 안정적, 범용 | 다목적 에이전트 |
| DeepSeek | 수학/코드 최적화 | 데이터 처리 중심 |
| Claude | 윤리적/정밀한 응답 | 민감한 데이터 |
| Mistral | 로컬 실행, 오픈소스 | 비용절감, 커스터마이징 |
| 혼합 사용 | 다중 모델 조합 | 비용/품질 최적화 |
✅ 6. 도구 및 인프라 선택
AI 에이전트 개발을 위한 기반
- 인프라: AWS/GCP/Azure, FastAPI, Kubernetes, Langfuse, AgentsOps
- 프레임워크: LangGraph, Pydantic-AI, AutoGen, CrewAI
- 보안 도구: AgentAuth, Arcade AI (권한, 인증, 안전 실행)
✅ 7. 프레임워크 선택 기준
워크플로우와 협업 구조를 위한 도구
| 프레임워크 | 주요 기능 |
|---|---|
| LangGraph | 상태 기반 추론 |
| Pydantic-AI | 출력 스키마 엄격 제어 |
| AutoGen / CrewAI | 다중 에이전트 조율, 역할 기반 설계 |
✅ 8. 신뢰성 확보 전략
신뢰할 수 있는 에이전트를 위한 실천 방안
- 출력 구조 강제
- 프롬프트 체이닝 및 계획 기반 설계
- Guardrails AI, 커스텀 밸리데이터 사용
- 예외 처리 전략(재시도, 백업 프롬프트, 인간介入)
✅ 9. 최신 추론 기법 활용
LLM 기반 제어 흐름 설계 기법
- Chain-of-Thought: 단계별 사고 유도
- ReAct: 추론과 행위의 반복
- PAL: 코드 기반 언어 모델 활용
- Toolformer: 자동 도구 호출 추가
✅ 10. 스키마 및 구조화 출력 강제
자연어의 유연성을 시스템과 통합하기 위한 전략
- Pydantic-AI 등으로 스키마 기반 응답 정의
- JSON, Python 객체 등으로 후처리 용이
- 외부 시스템과의 통합에 필수
✅ 11. 실패 대비 계획 수립
에이전트가 실패할 때를 대비하라
- 재시도 로직
- 백업 모델 / 프롬프트
- 중요한 흐름에는 인간介入 도입
- Guardrails로 오류 감지 및 차단
✅ 12. 결론: 미래를 준비하는 에이전트 설계
좋은 에이전트는 좋은 시스템에서 나온다
- 모델 성능보다 더 중요한: 데이터 품질, 구조화된 설계, 도메인 지식
- 에이전트는 일반화된 LLM보다 더 많은 특수화된 관리가 필요
- 차세대 AI 시스템은 구조화된 흐름과 선택된 데이터로 결정된다
끝 | 감사합니다.
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