AI 에이전트 워크플로우: Elixir를 활용한 분산 시스템 구축 전략

핵심 기술

AI 개발 도구의 한계점인 '두 걸음 뒤로' 패턴을 극복하고 복잡한 문제를 해결하기 위해, 단일 AI를 넘어선 '에이전트 시스템'의 필요성을 제시하며 Elixir 언어를 활용한 분산 에이전트 워크플로우 구축을 제안합니다.

기술적 세부사항

• AI 개발의 현황 및 한계: AI 도구 사용률 증가와 함께 발생하는 생산성 저하 문제 ('두 걸음 뒤로' 패턴)를 지적합니다.
• 에이전트 시스템의 정의: LLM이 동적으로 프로세스 및 도구 사용을 제어하는 '에이전트'와 미리 정의된 코드 경로로 LLM과 도구를 오케스트레이션하는 '워크플로우'를 구분합니다.
• 에이전트 시스템의 요구사항:
  • 병렬 처리: 여러 에이전트가 동시에 작업하는 능력.
  • 통신 채널: 에이전트 간 정보 교환 및 조정을 위한 표준화된 방법.
  • 내결함성: 개별 에이전트 장애에도 전체 시스템이 지속될 수 있는 복원력.
  • 분산 배포: 여러 머신 또는 클라우드 인스턴스에 걸쳐 효율적으로 운영.
• Elixir의 적합성: 액터 모델 기반의 언어 설계가 에이전트 시스템 구축에 유리함을 강조합니다.
  • 경량 프로세스: 수천, 수백만 개의 동시 에이전트 실행 가능.
  • 메시지 전달: 에이전트 간 효과적인 정보 교환 및 조정 메커니즘.
  • 감독 트리 (Supervisor Trees): 'Let it crash' 철학을 통한 강력한 내결함성 제공.
  • Erlang 클러스터: 분산 시스템에서의 '99.9999999%' 신뢰성을 바탕으로 한 확장성.
• AI 에이전트를 위한 컨텍스트 제공:
  • AI 친화적 명세: @spec을 통한 타입 시그니처 제공.
  • 풍부한 컨텍스트 예제: 실제 사용 예시를 통한 명확한 이해.
  • 계층적 시스템 이해: 모듈 및 함수 문서화를 통한 구조 제공.
  • 문서 테스트: 문서의 정확성 유지.
• Dialyzer를 활용한 타입 체크: AI 생성 코드의 오류 방지를 위한 정적 타입 체크 지원.