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AI 에이전트 개발에서 성공하려면, 마법 같은 프롬프트 트릭보다 명확하고 일관된 시스템 프롬프트·컨텍스트 관리, 엄격한 도구 설계, 체계적 피드백 루프가 핵심임
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컨텍스트 관리는 최소 지식만 먼저 제공하고, 필요 시 도구를 통해 추가적으로 맥락을 fetch하는 전략이 효과적임
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도구(tool) 설계는 명확하고 한정적 파라미터, 중복·모호함 없이 API 수준으로 세심하게 설계해야 함
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피드백 루프/자동 검증(예: 컴파일·테스트·린트) 등 전통적 소프트웨어 검증 방식과 LLM의 창의성을 결합해야 함
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오류 분석과 메타 루프로 반복 개선하며, 실제 문제는 모델이 아니라 컨텍스트·도구·프롬프트 오류인 경우가 많음
- 목표는 완벽한 에이전트가 아니라 복구 가능하고 신뢰도 높은, 지속적으로 개선되는 시스템임
1. 명확하고 모순 없는 프롬프트/컨텍스트 작성
- 최신 LLM은 직접적이고 구체적인 설명만 제공해도 잘 동작, 복잡한 트릭이나 조작은 오래 못 감
- Anthropic, Google 등 공식 가이드라인을 참고하여, 일관성 있고 세부적인 지침 제공이 핵심
- 시스템 프롬프트의 대부분을 고정(static) 부분으로, 사용자 입력은 작고 동적인 부분으로 유지 → 프롬프트 캐싱에도 유리
2. Lean한 컨텍스트 관리
- 너무 많은 컨텍스트(히스토리, 로그, 중간 산출물 등)는 비용·지연·성능 저하 및 'attention attrition'을 유발
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최소한의 정보만 먼저 제공, 나머지는 필요 시 도구를 통해 조회(fetch)하는 구조가 효율적
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컨텍스트 압축(compaction) 및 관심사 분리(encapsulation) 로 반드시 필요한 정보만 전달
3. 도구(tool) 설계의 원칙
- LLM을 위한 도구는 사람용 API보다 더 단순하고, 모호함 없이 직접적이어야 함
- 소수의 다기능 도구(read_file, write_file, edit_file, execute 등) 중심으로 설계, 각 도구는 1~3개의 파라미터만 사용하는 것이 이상적
- 도구는 반드시 idemponent(중복 실행에도 일관성 보장) 하고, 추가 도구는 컨텍스트 상황에 따라 동적으로 추가
- 복잡한 경우 도메인 특화 DSL 코드(예: smolagents)로 작업을 일괄 처리하는 방식도 활용 가능
4. 피드백 루프와 자동 검증
- LLM의 창의력과 전통적 검증(컴파일러, 린터, 테스트 등) 결합: actor-critic 구조
- LLM(Actor)은 자유롭게 생성, Critic은 엄격하게 검증 → 도메인 불변 조건(Inductive Bias) 명시로 실질적 결과 검증
- 다른 산업에서도, 예를 들어 여행 에이전트라면 실제 가능한 항공 연결인지, 회계라면 이중 기장 원칙 위반 여부를 검증해야 함
5. 복구/오류 처리 전략
- 피드백 루프와 guardrail(가드레일) 전략을 통해 에이전트가 잘못된 결과를 고치거나, 필요 시 처음부터 재시도
- Monte-Carlo tree search처럼, 유망한 분기는 추가 시도·확장, 실패는 신속히 폐기
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에이전트 로그 분석, 반복적인 오류 원인 파악, 시스템적 개선이 중요
6. 오류 분석 및 지속적 개선
- 대량의 에이전트 로그와 산출물은 LLM을 통해 자체 분석 및 개선 포인트 도출
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실제 문제의 상당수는 LLM 성능 저하가 아닌, 툴 미설정, 권한 누락, 프롬프트 애매함, 컨텍스트 설계 오류 등 시스템 문제임
- 오류가 발생하면 먼저 시스템 구조를 점검하고, 개선된 설계와 툴, 검증 루프로 반복적으로 개선
결론
- 효과적인 AI 에이전트 구축은 프롬프트/컨텍스트 관리, 강력한 도구 설계, 자동화된 피드백 루프, 적극적 오류 분석에 달려 있음
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완벽함보다 신뢰도와 복구 가능성, 반복적 개선에 집중할 것