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What Is an Agent Loop? How AI Agents Reason, Act, and Iterate
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AI/ML

ReAct 패턴 기반 Agent Loop 구축을 통한 자율적 작업 수행 및 복구 메커니즘 구현

What Is an Agent Loop? How AI Agents Reason, Act, and Iterate

Rishabh Poddar2026년 6월 21일6분intermediate

AI 요약

Context

단일 모델 호출 방식의 Chatbot은 복합 단계 작업 및 외부 의존성 해결에 한계 노출. 상태 유지와 피드백 반영이 불가능하여 동적인 환경 변화에 대응하지 못하는 구조적 제약 존재.

Technical Solution

  • ReAct(Reason + Act) 패턴을 적용하여 사고와 행동을 교차 수행하는 반복적 사이클 설계
  • 상태 보존(State Persistence) 메커니즘을 통해 루프 간 컨텍스트를 유지하며 목표 달성 여부 검증
  • Tool 및 API 호출 인터페이스를 정의하여 LLM의 추론 결과가 실제 시스템 액션으로 연결되는 구조 채택
  • 무한 루프 및 토큰 낭비 방지를 위한 Step Limit과 명확한 Stopping Condition 설정
  • 고위험 작업(데이터 삭제, 권한 변경) 시 Human-in-the-Loop 검증 단계를 삽입한 Guardrail 계층 설계
  • Reasoning Model, Tooling, Guardrail의 3계층 아키텍처를 통한 실행 제어권 확보

실천 포인트

- 루프 종료 조건(Stopping Condition)과 최대 반복 횟수(Step Limit) 설정 여부 확인 - 실행 권한에 따른 API 접근 제어 및 비밀키(Secret) 관리 체계 검토 - 쓰기 권한이 포함된 고위험 작업에 대한 Human Approval 프로세스 구축 - 루프 내부에서 각 단계의 진행 상황을 검증하는 Verification 로직 구현

태그

#LLM orchestration#Human-in-the-loop#React#Guardrails#Agent Loop
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