Prompt 중심 제어에서 Loop 기반 AI Agent 자율화 구조로의 전환과 그 한계

Context

단일 Prompt 입력 후 결과물을 수동 검토하는 기존 방식의 낮은 효율성 및 확장성 한계 발생. 다단계 Task 수행을 위해 모델이 스스로 도구를 호출하고 반복 수행하는 Loop 구조의 필요성 대두.

Technical Solution

• Prompting 최소화를 통한 AI Agent의 자율적 Multi-step Task 처리 구조 설계
• 모델이 도구를 사용해 결과를 도출하고 이를 다시 입력으로 사용하는 Feedback Loop 구현
• 단순 반복을 넘어 Fleet 단위의 Loop 설계를 통한 대규모 에이전트 오케스트레이션 지향
• Non-deterministic 모델 특성으로 인한 무한 루프 및 토큰 낭비 방지를 위한 제어 로직 필요
• 최종 결과물의 정밀도 확보를 위한 Human-in-the-Loop 검증 단계 통합 설계