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Dev.toAI/ML
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Dynamic Workflow 기반 AI Agent 설계 및 MCP/SGP 프로토콜 통합 전략
AI Agent Beginner's Guide: From Concepts to Protocols
AI 요약
Context
기존 LLM 기반의 Fixed Pipeline 방식은 결정론적 흐름으로 인해 학습 데이터 컷오프 이후의 정보 처리 및 동적 환경 대응에 한계 존재. 사용자 입력에 의존하는 Copilot 구조에서 벗어나 자율적 의사결정과 실행이 가능한 Agentic System으로의 전환 필요성 대두.
Technical Solution
- 고정된 워크플로우를 대체하는 LLM 기반의 Non-deterministic Dynamic Workflow 설계
- 단일 LLM의 한계를 극복하기 위한 Master-Worker 및 Peer Collaboration 기반의 Multi-Agent 패턴 적용
- 로컬 리소스(RPA, 문서, 소프트웨어)의 효율적 통합을 위한 MCP(Model Context Protocol) 도입
- 원격 서비스 및 외부 API 인터페이스 표준화를 위한 SGP(Standard Gateway Protocol) 적용
- On-device 처리 모델(1B Params)을 통한 개인정보 보호 및 클라우드 의존성 제거 구조 채택
- 의도 파악 후 도구 체이닝을 수행하는 Pipeline Thinking 기반의 풀스택 엔지니어링 구현
실천 포인트
- 단순 챗봇 구현 대신 자율적 Plan-Execute-Feedback 루프를 갖춘 Agent 구조 검토 - 로컬-원격 리소스 인터페이스 분리를 위해 MCP 및 SGP와 같은 표준 프로토콜 적용 여부 확인 - 범용 서비스보다 특정 도메인에 특화된 Vertical Scenario 선정 및 딥다이브 전략 수립 - 100%의 정확도보다 50% 수준의 가용성과 엔지니어링 파이프라인의 결합을 통한 서비스화 추진