AI 에이전트 개발: LLM vs. 코드 중심 접근 방식 비교 분석

핵심 트렌드

AI 에이전트 개발에서 작업 흐름을 LLM(거대 언어 모델)에 위임할지, 전통적인 코드로 처리할지에 대한 실질적인 비교 분석은 개발 효율성, 비용, 신뢰성 및 추적 가능성에 큰 영향을 미칩니다.

주요 변화 및 영향

• LLM 중심 접근 방식: AI가 전체 작업 흐름(데이터 가져오기, 필터링, 추정)을 계획하고 실행하는 데 중점을 둡니다. 이는 개발 단순화 및 유연성 향상을 가져올 수 있지만, 프롬프트 엔지니어링의 복잡성과 잠재적인 비효율성을 동반합니다.
• 코드 중심 접근 방식: Portia의 PlanBuilder와 같은 프레임워크를 활용하여 명시적인 단계별 계획을 세우고 코드로 실행합니다. 이는 더 높은 제어력, 예측 가능성, 비용 및 성능 효율성을 제공합니다.
• 성능 및 비용 비교: LLM 중심 방식은 더 많은 토큰 사용, 높은 지연 시간 및 비용을 발생시키는 반면, 코드 중심 방식은 이러한 측면에서 더 효율적입니다.
• 신뢰성 및 추적 가능성: LLM 중심 방식은 단일 실행으로 전체 프로세스를 추적하기 쉽지만, 결과의 일관성을 보장하기 위해 세심한 평가가 필요합니다. 코드 중심 방식은 더 많은 실행 경로를 생성하여 감사 및 디버깅을 복잡하게 만들 수 있습니다.
• 자율성과 유연성: 작업 범위가 명확하고 입력이 변하지 않는 경우 코드 중심 방식이 효율적이지만, 입력이 동적으로 변하거나 작업 범위가 유동적인 경우 LLM 중심 방식이 더 큰 자율성과 유연성을 발휘합니다.

트렌드 임팩트

AI 에이전트 개발자는 목표하는 애플리케이션의 특성, 팀의 기술 스택, 예산 및 성능 요구 사항에 따라 LLM과 코드의 최적 조합을 결정해야 합니다. 이는 AI 기반 시스템의 실질적인 구현 및 운영 효율성을 좌우하는 중요한 결정입니다.

업계 반응 및 전망

AI 에이전트 프레임워크(예: Portia SDK)는 개발자가 AI 워크플로우를 보다 예측 가능하고 생산적으로 구축할 수 있도록 지원하며, 개발자에게 LLM 및 코드 기반 로직에 대한 제어 수준을 선택할 수 있는 유연성을 제공합니다. 향후에는 이러한 접근 방식의 하이브리드 모델이 더욱 보편화될 것으로 예상됩니다.