AI 에이전트 구축 원리와 LLM 기반 개발의 핵심 용어 및 실무 적용 방안

핵심 기술

이 글은 Sam Bhagwat의 "Principles of Building AI Agents"를 기반으로, GenAI 에이전트 구축의 핵심 원리와 관련 개발 용어들을 소개하며 실무 적용에 대한 인사이트를 제공합니다.

기술적 세부사항

• GenAI 에이전트 개요: GenAI는 "Software 3.0"으로 불리며, LLM을 기반으로 메모리, 도구 접근, 컨텍스트 유지를 통해 작업을 수행하는 장기 실행 프로세스를 의미합니다.
• 주요 용어: LLM, Prompt, Token, Embedding/Vector, Context Window, Agent, MCP(Model Context Protocol), Tool(MCP), Resource(MCP), Prompt(MCP), A2A(Agent To Agent Protocol), RAG(Retrieval Augmented Generation), Vector Database, Agentic Workflow, Guardrail, Eval 등의 개념과 예시를 설명합니다.
• 비결정성(Non-determinism) 및 테스트: AI 에이전트 개발은 반복 가능하고 결정적인 동작을 추구하는 기존 소프트웨어 공학과는 달리, probabilistic한 특성으로 인해 새로운 도전 과제를 제시합니다. 이를 위해 'Eval'과 같은 평가 방법을 통해 신뢰도를 측정하고, A/B 테스트 등 실무적인 접근 방식도 언급됩니다.
• 개발 전략: 단순함에서 시작하여 최적화하는 전략을 권장하며, 모델 선택(Hosted vs Open Source), 컨텍스트 창 활용, Agentic Workflow의 그래프 구조 적용 등을 제시합니다.
• 기술적 접근: GPT-o1, Gemini, Llama 등의 LLM, Prompt Engineering, RAG와 Vector Database를 활용한 정보 증강, Agentic Workflow를 통한 작업 오케스트레이션, Guardrail을 통한 보안 강화 방안 등을 다룹니다.

개발 임팩트

• AI 에이전트 개발 및 LLM 기반 서비스 구축에 필요한 핵심 개념과 용어 이해도를 높여줍니다.
• 비결정적 환경에서의 개발 및 테스트에 대한 새로운 접근 방식을 제시하여 실무 적용 가능성을 높입니다.
• 효율적인 AI 에이전트 설계 및 최적화 전략을 통해 개발 생산성을 향상시킬 수 있습니다.

커뮤니티 반응

• 원문에서는 책의 빠른 재판 출간이 해당 분야의 빠른 발전 속도를 시사한다고 언급하며, 기술의 성장 가능성을 내비칩니다.
• Gatsby 웹 프레임워크의 공동 창립자가 TypeScript 커뮤니티에 주목하는 점은 관련 기술 생태계의 중요성을 강조합니다.