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Dev.toAI/ML
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LLM 기반 Agent 설계 시 프레임워크보다 패턴 중심의 시스템 아키텍처 우선순위 설정
I Replaced My Entire Research Workflow With AI Agents. Here's What Actually Worked
AI 요약
Context
단순 Prompt 기반 파이프라인과 진정한 Agent 시스템의 모호한 정의로 인한 Over-engineering 발생. 최신 모델 교체만으로 성능 개선을 기대하는 설계 오류와 RAG의 Chunking 경계 문제로 인한 Context 손실 발생.
Technical Solution
- Objective 기반의 자율적 의사결정 및 Failure Handling 능력을 갖춘 Agent 정의 적용
- Plan-then-execute 패턴 도입을 통한 추론 단계와 실행 단계의 물리적 분리
- Retrieval과 Reasoning의 역할을 분리하여 Context 혼선 방지 및 추론 정확도 향상
- Agent 간 작업 전달 시 구조화된 로그 기반의 Explicit Handoff 메커니즘 설계
- 단순 Raw Text 저장 대신 정보의 구조적 표현(Structured Representation)을 통한 RAG 최적화
- Semantic Chunking 및 Parent-document Retrieval 전략을 통한 Context 단절 해결
실천 포인트
- 시스템이 단계별 인간의 지시 없이 목표를 스스로 분해하고 위임하는지 확인 - 프레임워크 교체 전 Plan-then-execute 및 Retrieval 분리 패턴 적용 여부 검토 - RAG 결과의 품질 저하 시 Embedding 모델 교체보다 Chunking 전략 및 Metadata 구조 분석 - Agent의 의사결정 경로를 추적할 수 있는 Observability 레이어 구축