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Dev.toAI/ML
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LLM을 Agentic AI로 진화시키는 7단계 계층적 아키텍처 설계
จาก chatbot ธรรมดา สู่ AI ที่ทำงานแทนเราได้ — เราเติมอะไรเข้าไปบ้าง?
AI 요약
Context
단순 Text-in/Text-out 구조의 LLM은 Memory 부재와 외부 환경 상호작용 불가라는 한계를 가짐. 실시간 정보 접근 및 복잡한 Task 수행을 위한 실행 능력과 상태 유지 메커니즘의 필요성이 대두됨.
Technical Solution
- System Prompt 도입을 통한 페르소나 정의 및 제약 사항 설정으로 동작 가이드라인 구축
- Tool Calling 아키텍처 설계를 통해 외부 API 및 시스템 쉘(Shell) 접근 권한 부여
- Agent Loop 구조 구현을 통한 '사고-실행-관찰'의 반복적 피드백 루프 형성
- Session 간 상태 유지를 위한 Memory Layer 구축으로 사용자 선호도 및 과거 컨텍스트 보존
- Reasoning 단계 추가를 통해 복잡한 작업을 하위 Task로 분해하는 Planning 로직 적용
- Multi-Agent Delegation 구조를 통한 대규모 작업의 병렬 처리 및 역할 분담 최적화
실천 포인트
- LLM 도입 시 단순 챗봇을 넘어 Tool Calling과 Loop 구조를 결합한 Agentic Workflow 검토 - 복잡한 Task 수행 전 Reasoning 단계를 강제하여 실행 오류를 줄이는 Chain-of-Thought 설계 적용 - 반복되는 성공 패턴을 Skill 파일 형태의 SOP로 표준화하여 추론 비용 절감 및 일관성 확보 - MCP(Model Context Protocol) 등 표준 프로토콜을 활용한 Tool 인터페이스 규격화 고려