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Dev.toAI/ML
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Oracle Fusion REST API 기반의 구조화된 AI 에이전트 설계
Business Object Tool: Powering AI Agents with Structured Enterprise Data
AI 요약
Context
ERP 시스템의 복잡한 UI 경로로 인한 데이터 접근성 저하 및 정보 탐색 비용 증가 문제 발생. 정형화되지 않은 LLM 응답으로 인한 엔터프라이즈 데이터 신뢰성 및 가독성 부족 현상 분석.
Technical Solution
- REST API 데이터 소스를 Business Object로 래핑하여 정밀한 스키마 구조 정의
- Query Intent에 최적화된 필드 선별로 불필요한 노이즈 제거 및 추론 정확도 향상
- Tool 레이어를 통한 Agent Reasoning 과정과 실제 데이터 추출 로직의 디커플링 구현
- System Prompt 내 User Intent와 API Field 간의 명시적 매핑 룰 정의를 통한 모호성 제거
- 결과값의 Table Format 강제 설정을 통한 비정형 텍스트 출력 방지 및 데이터 가독성 확보
- Agent Team 구성을 통한 개별 에이전트의 그룹화 및 엔드유저 배포 파이프라인 구축
실천 포인트
1. API Endpoint의 실제 반환값과 문서 간 일치 여부 사전 검증
2. 모든 사용자 의도(Intent)를 특정 데이터 필드에 1:1로 매핑하는 명시적 프롬프트 설계
3. LLM의 추론 부하를 줄이기 위해 필요한 최소 필드만 선택하여 Business Object 구성
4. 예외 상황(No Result)에 대한 명확한 Fallback 메시지 정의로 UX 일관성 유지