Rule-based 한계를 극복한 Generative AI 기반 AI Agent 아키텍처 설계

Context

명시적 Rule-based 시스템의 자연어 처리 한계로 인한 유지보수 비용 증가 및 확장성 결여 문제 발생. 단순 예측 위주의 Predictive AI가 가진 콘텐츠 생성 능력 부재를 해결하기 위한 구조적 전환 필요.

Technical Solution

• 입력-규칙-출력의 정적 구조에서 User Prompt 기반의 동적 생성 구조로 전환
• 대규모 데이터 패턴 학습 기반의 LLM을 핵심 엔진으로 채택한 응답 생성 체계 구축
• LLM에 Instructions와 Web Search Tool을 결합한 Agentic Workflow 설계
• React+Vite 프론트엔드와 Microsoft Foundry Agent 프레임워크를 연동한 엔드투엔드 파이프라인 구성
• 단순 챗봇을 넘어 Reasoning과 외부 도구 활용이 가능한 AI Agent 아키텍처 구현