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Dev.toAI/ML
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Goal-driven Agentic Workflow 기반의 Local-first AI 자동화 설계
I Gave My AI a Goal… and It Took Over From There
AI 요약
Context
Prompt-Response 루프 기반의 기존 AI 툴은 사용자 개입 없이는 동작하지 않는 수동적 구조의 한계를 가짐. 목표(Goal) 설정만으로 자율적 계획 수립과 실행이 가능한 Agentic Workflow의 필요성 증대.
Technical Solution
- 단순 질문 응답 체계에서 탈피하여 최종 목표를 정의하고 단계적 계획을 수립하는 Goal-oriented 아키텍처 채택
- Web Browsing, API Call, File Management 등 외부 시스템과 직접 상호작용하는 Embodied Agent 구조 설계
- Cron expression 기반의 스케줄링 엔진을 통합하여 특정 시점에 트리거되는 Proactive 실행 환경 구축
- 실행 결과에 대한 피드백을 학습하여 성능을 고도화하는 Self-improving Feedback Loop 적용
- 데이터 유출 방지 및 프라이버시 확보를 위한 Ollama 기반 Local LLM Backend 구동 체계 구축
- 다수의 Tool Integration을 조율하여 복잡한 태스크를 수행하는 Orchestration 레이어 구현
실천 포인트
- Local LLM 구동을 위한 GPU 자원 확보 및 VRAM 용량 사전 검토 - Agent의 오동작 및 데이터 삭제 방지를 위한 정밀한 Prompt Constraint 정의 - 복잡도 제어를 위해 단일 Tool Integration부터 단계적으로 확장하는 점진적 설계 적용 - LLM의 추론 속도 최적화를 위한 경량화 모델(Small Language Models) 검토