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Dev.toAI/ML
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단순 Function Calling을 넘어선 State-driven Agent Runtime 설계
I Designed the AI Agent as a Runtime from Day One, Not as a Chat with Functions
AI 요약
Context
단일 메시지 요청-응답 구조인 기존 AI Chat 아키텍처의 한계로 인한 장기 과업 수행 불가능 상황 분석. LLM의 Function Calling만으로는 Tool Hang, Context Overflow, 비동기 이벤트 처리 등 런타임 예외 상황 대응에 한계가 있음을 식별.
Technical Solution
- Chat Interface를 하위 모듈로 두고 Agent Runtime을 최상위 제어 계층으로 설정한 아키텍처 전환
- 단일 요청-응답 루프를 탈피하여 Unified Event Queue 기반의 비동기 이벤트 처리 구조 설계
- Task Board와 Watchdog 메커니즘 도입을 통한 작업 상태 유지 및 조기 종료 방지 검증 로직 구현
- Prompt 수준의 제약을 넘어 Executor 레벨에서 강제하는 Policy Gate 기반의 보안 및 실행 권한 제어
- iPhone, Mac, CLI를 단일 Agent Loop로 묶어 디바이스 간 State를 공유하는 Device Mesh 구조 채택
- Memory Scope 설정 및 TTL(Time To Live) 적용을 통한 컨텍스트 오염 방지 및 효율적 메모리 관리
실천 포인트
- AI 에이전트 설계 시 LLM을 단순 엔진으로 취급하고 이를 감싸는 별도의 Execution Runtime 구축 검토 - '사용자 메시지' 외에 '스케줄러', '외부 모니터링 알람' 등을 동일한 이벤트 큐로 처리하는 구조 설계 - LLM의 '완료' 응답을 맹신하지 않고, 정의된 Task Checklist를 기반으로 검증하는 Watchdog 프로세스 도입 - 도구 실행 권한 및 보안 정책을 프롬프트가 아닌 런타임 코드 수준의 Policy Gate에서 강제