Reasoning Loop 기반 AI Agent 구축을 통한 자율적 Task 수행 구조 설계

Context

단순 LLM 호출을 넘어 스스로 도구를 선택하고 실행하는 자율적 Agent 구현 필요성 대두. 프레임워크 의존성을 배제하고 Agent의 핵심 작동 원리인 Reasoning Loop의 내부 메커니즘을 이해함으로써 제어 가능한 시스템 설계 추구.

Technical Solution

• Model-in-the-loop 구조 설계를 통한 Goal 달성까지의 반복적 추론 및 실행 체계 구축
• Tool-calling 지원 모델을 활용하여 함수 이름, 설명, Input Schema를 정의한 인터페이스 계층 구현
• 도구별 단일 책임 원칙(Single Responsibility) 적용으로 search_web과 fetch_page 기능을 분리하여 디버깅 효율성 증대
• Behavioral Instructions 중심의 System Prompt 설계를 통해 단계적 문제 분해 및 출처 인용 강제화
• Infinite Loop 방지를 위한 최대 Step Count(10 steps) 제한 및 Tool Level의 Error Handling을 통한 Model Recovery 경로 확보
• Full Trace 분석 기반의 반복적 Prompt-Tool Iteration 과정을 통한 에이전트 정밀도 개선