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Dev.toAI/ML
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아키텍처 불일치로 인한 6개월의 재작업 비용과 Agent 설계의 핵심
You're Not Building an AI Agent. You're Building a Very Expensive Chatbot.
AI 요약
Context
단순 LLM 기반의 Chatbot 구조를 AI Agent로 오인하여 도입함으로써 발생하는 개발 리소스 낭비와 운영상의 한계 분석. 단순 응답 중심의 Closed Loop 구조로는 복잡한 워크플로우 제어와 외부 시스템의 동적 상호작용 구현이 불가능한 기술적 제약 존재.
Technical Solution
- Model Context Protocol 도입을 통한 외부 툴 및 API의 표준화된 연결 및 LLM의 실행 능력 확장
- 정해진 스크립트 기반의 Flow에서 벗어나 목표를 하위 작업으로 분해하는 Planning Loop 설계
- 세션 간 상태 유지를 위한 Persistent Memory 전략 수립을 통한 맥락 유지 및 연속성 확보
- Tool Call 실패 시 스스로 경로를 재설정하는 Feedback Mechanism 구축으로 자율적 복구 능력 구현
- Query 생성, 검증, 테스트, 합성을 분리한 Multi-agent SQL Workflow 설계를 통한 Separation of Concerns 달성
실천 포인트
- [ ] 시스템이 세션 전체에 걸쳐 Persistent Memory를 유지하는가? - [ ] LLM이 작업 상황에 따라 사용할 API와 Tool을 동적으로 선택하는가? - [ ] 복잡한 목표를 하위 작업으로 쪼개는 Planning 단계가 존재하는가? - [ ] Tool 실행 실패 시 인간의 개입 없이 자체적으로 Re-planning 하는가? - [ ] 단순 FAQ/요약 작업에 과도한 Agent 프레임워크를 적용하고 있지는 않은가?