Anthropic에서 말하는 성공적인 AI 에이전트 설계 원칙 [번역글]

(blogbyash.com)

32P by ashbyash 3일전 | ★ favorite | 댓글 4개

TL;DR

LLM/AI 에이전트 구축은

항상 단순함을 기본 원칙으로, 필요할 때만 복잡성을 추가"

"프레임워크는 깊이 이해하고 도입", "워크플로우·에이전트 패턴(체이닝, 라우팅, 병렬화, 평가자-최적화자 등)을 실제 환경과 목적에 맞게 조합 및 테스트하며, 도구(API) 설계와 문서화, 테스트를 꼼꼼히 할 것".

1. 성공적인 LLM 에이전트의 설계 원칙

단순함에 집중: 성공적인 구현들은 복잡한 프레임워크에 의존하기보다, 단순하고 조립형(compoundable) 패턴을 활용하는 경향이 강함.
필요할 때만 복잡성 추가: 기본 구조는 최대한 단순하게 설계하되, 반드시 필요할 때에만 복잡성을 도입하는 것이 효율적임.
(원문: "가장 성공적인 구현이 특수한 라이브러리나 복잡한 프레임워크에 의존하지 않았다... 단순하면서도 조립식으로 결합 가능한 패턴을 기반으로 구축되었죠.")

2. 워크플로우 VS 에이전트 개념 구분

워크플로우(Workflows): LLM과 도구가 사전에 정의된 루트(코드 경로)를 따라 처리.
에이전트(Agents): LLM이 자체적으로 작업과 도구 사용을 동적으로 관리(의사결정 주체가 LLM).
(원문: "워크플로우는 LLM과 도구가 사전 정의된 코드 경로에 따라 조율... 에이전트는 LLM이 자신의 과정과 도구 사용 방식을 동적으로 지시")

3. 에이전트 도입 판단 기준

단순한 방법 → 필요시 점진적 복잡화: 처음엔 단순한 LLM 호출, 검색 등으로 시작해보고 부족하다면 점진적으로 Workflows/Agents 도입.
예측 가능성/일관성이 중요→ 워크플로우 활용 적합
대규모 유연성·모델 주도 의사결정 필요→ 에이전트가 더 적합

4. 프레임워크 도입 원칙

LangGraph, Bedrock, Rivet, Vellum 등 다양한 도구/프레임워크가 있으나,
직접 LLM API 활용부터 출발하고, 필요할 때만 프레임워크 도입 권장.
프레임워크 쓸 땐 내부 동작에 대한 깊은 이해 필수 (추상화로 인해 문제 해결 어려워질 수 있음)
(원문: "개발자들이 우선 LLM API를 직접 사용하는 방법부터 시작할 것을 권장")

5. 실전 패턴별 워크플로우 및 예시

확장된 LLM (Augmented LLM): 검색, 도구연결, 메모리 등 빌트인 확장기능 추가 (구체적 인터페이스 설계와 문서화 중요)
프롬프트 체이닝(Prompt Chaining): 하나의 과제를 여러 LLM 호출(단계)로 나눠 명확성과 정확성 확보.
- 예: 마케팅 카피 생성→번역, 문서 초안→검토→작성
라우팅(Routing): 입력 분류 후 그에 맞는 처리·도구로 분기
- 예: 고객 문의 유형별 라우팅, 어려운 질문만 고성능 모델로 전달
병렬화(Parallelization):
- 섹셔닝(Sectioning): 작업을 여러 서브태스크로 쪼개 동시에 처리
- 보팅(Voting): 똑같은 작업을 여러 번 시도해 최선의 결과를 결정
- 예: 코드 취약점 검토, LLM 평가 자동화
오케스트레이터-워커(Orchestrator-Workers): 마스터 에이전트가 하위 작업을 분배·통합.
- 예: 복잡한 코딩 작업에서 필요한 부분만 실시간 분배, 여러 데이터 수집/통합
평가자-최적화자(Evaluator-Optimizer): 한 LLM이 답을 만들고, 다른 LLM이 해당 답을 평가·피드백해 개선 반복
- 예: 번역 결과 반복 개선, 복합적인 정보 수집

6. 실제 산업 적용 사례

고객지원: 챗봇+도구 통합, 고객 데이터/주문/환불 작업 자동화, 성공 여부는 '문제해결' 기준으로 명확. 실제 Usage-based 요금 적용 등 기업 레퍼런스.
코딩 에이전트: 자동 테스트 피드백 기반 반복·개선, SWE-bench 등에서 실증. 문제 영역과 결과 품질이 명확히 측정가능. 다만, 항상 최종 검토는 인간개입 필요함.