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Dev.toAI/ML
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Workflow와 Agent의 명확한 구분 및 4대 Primitive 중심의 단계적 아키텍처 설계
AI Agent Roadmap: Everything You Need to Build Agents (In the Right Order)
AI 요약
Context
단순한 LLM 호출 시퀀스인 Workflow를 복잡한 Agent 구조로 오설계하여 발생하는 불필요한 복잡도와 비용 증가 문제 분석. 목표 경로가 불확실한 Task에만 Agent를 적용하는 최적의 의사결정 체계 필요성 대두.
Technical Solution
- 불확실성 수준에 따른 Workflow와 Agent의 선택적 아키텍처 분리 설계
- Model, Tools, Memory, Planning으로 구성된 4대 Core Primitives 기반의 모듈화 구조 채택
- Tool 설계 시 단일 책임 원칙 적용 및 모델이 추론 가능한 명확한 에러 메시지 반환 로직 구현
- Context Window 한계 극복을 위한 Short-term 및 Long-term Memory의 계층적 관리 전략 수립
- Agent Core를 경량화하고 기능을 독립적으로 확장하는 Skill 기반의 Composability 패턴 적용
- Prototype과 Production을 구분 짓는 정밀한 Evaluation 단계의 필수 배치
실천 포인트
- 사전 정의된 순서로 해결 가능한 작업인가? (Yes $\rightarrow$ Workflow / No $\rightarrow$ Agent) - 각 Tool이 단일 기능만 수행하며 모델이 이해하기 쉬운 명칭을 가졌는가? - Memory 관리 전략이 단순 History 누적이 아닌 계층적 구조로 설계되었는가? - 기능을 Agent Core에 직접 구현하지 않고 독립적인 Skill 단위로 패키징했는가? - 배포 전 성능을 검증할 수 있는 정량적 Evaluation 지표를 설정했는가?