AI 에이전트가 방향을 잃을 때, '눈罩'를 줘봤더니 효과적이었다!

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능

대상자

AI 에이전트 시스템을 구축하는 개발자, 특히 다단계 작업 자동화와 컨텍스트 관리에 관심 있는 중급~고급 개발자

핵심 요약

• MCP 서버를 동적(dynamic)으로 구현하여, AI 에이전트의 작업 상태에 맞춰 툴 목록을 실시간으로 조정
• "Action Space" 축소로 에이전트의 결정 정확도 향상
• Number Guessing Game 예제로 MCP의 동적 컨텍스트 제공 개념을 시각화

섹션별 세부 요약

1. 문제점: AI 에이전트의 다단계 작업 실패

• 초기 MCP 서버는 모든 툴을 동시에 제공하여 에이전트가 혼란에 빠짐
• 유사한 이름 또는 중복 목적의 툴로 인해 선택 오류 및 루프 발생
• 예: "start the game" 작업 시 "make a guess" 툴이 과도하게 제공되어 혼란 유발

2. 해결 전략: 동적 MCP 서버 구현

• MCP 서버가 현재 작업 상태에 따라 툴 목록을 필터링
• 예: "Lobby State"에서는 start_game만 제공, "Playing State"에서는 make_guess/give_up_game 제공
• list_tools API가 컨텍스트에 따라 툴 목록을 동적으로 반환
• make_guess 툴의 스키마도 실시간으로 조정 (예: "Guess a number between 51 and 100")

3. Number Guessing Game 예제 설명

• 인터랙티브한 시연을 통해 추상적인 MCP 개념을 구체화
• GitHub에 MCP TypeScript SDK 코드 공개 (실제 구현 참고)
• 사용자 경험 향상: 툴 목록 및 설명이 실시간으로 변경되는 모습 시연

결론

• MCP 서버의 동적 컨텍스트 제공은 AI 에이전트의 안정성과 효율성을 극적으로 높임
• GitHub의 Number Guessing Game 예제를 통해 MCP 구현법 직접 확인 가능
• AI 에이전트의 작업 흐름을 제어하기 위해 서버가 적극적으로 상태와 컨텍스트를 관리해야 함