AI 에이전트 설계 5가지 패턴 소개: 복잡한 작업 관리 방법

AI 에이전트는 단순한 챗봇을 넘어 독립적으로 생각하고 행동할 수 있는 자율적인 도우미로, 여러 단계나 도구를 조정하여 목표를 달성할 수 있습니다. 실제로 AI 에이전트는 종종 LLM(대형 언어 모델) 기반의 추론과 외부 도구(데이터베이스, API 등)를 결합하여 복잡한 문제를 해결합니다. Anthropic은 이러한 구성을 '에이전틱 시스템'이라고 부르며, 이 시스템에서 명확한 구분이 존재합니다: 워크플로는 사전 정의된 코드 경로를 따라 실행되지만, 진정한 에이전트는 LLM이 다음 동작을 동적으로 결정합니다. 다단계 추론을 수행하는 제품들이 점점 늘어나면서 이러한 단계들을 친숙한 디자인 패턴으로 조직화하는 것이 필수적입니다. 소프트웨어 디자인 패턴과 마찬가지로, 이러한 AI 워크플로 패턴은 복잡한 작업을 관리 가능한 부분으로 나누는 블루프린트를 제공합니다. 다음은 에이전틱 워크플로를 안정적으로 유지하는 다섯 가지 핵심 패턴입니다. 각 패턴은 LLM 호출과 도구 사용을 조정하는 일반적인 방법을 나타냅니다. 프롬프트 체인(Prompt Chaining) 프롬프트 체인은 여러 프롬프트를 연속적으로 연결하여 복잡한 작업을 수행하는 방법입니다. 이 패턴은 LLM이 이전 단계의 출력을 다음 단계의 입력으로 사용하여 일관성 있고 논리적인 결과를 생성합니다. 예를 들어, 고객 서비스 에이전트가 사용자의 문의를 처리할 때, 먼저 사용자의 의도를 파악한 후 적절한 답변을 작성하고, 필요하다면 추가적인 정보를 수집하는 등의 단계를 거칠 수 있습니다. 상태 추적(State Tracking) 상태 추적은 에이전트가 작업의 진행 상황을 기억하고, 이전 단계의 결과를 활용하여 다음 단계를 결정하는 데 중요한 역할을 합니다. 이 패턴은 장기적인 작업이나 여러 단계로 이루어진 프로세스에서 특히 유용합니다. 예를 들어, 에이전트가 여행 계획을 세울 때, 이미 선택한 목적지와 날짜를 기억하여 이후의 호텔 예약이나 교통편 조사를 효율적으로 수행할 수 있습니다. 도구 연동(Tool Integration) 도구 연동은 에이전트가 외부 도구와 상호 작용하여 필요한 정보를 수집하거나 작업을 수행하는 방법입니다. 이 패턴은 데이터베이스 쿼리, API 호출, 웹 검색 등을 포함할 수 있으며, 에이전트의 기능을 확장하는 데 필수적입니다. 예를 들어, 주식 시장 분석 에이전트는 실시간 주가 정보를 얻기 위해 API를 사용할 수 있습니다. 다단계 추론(Multi-Step Reasoning) 다단계 추론은 에이전트가 단일 프롬프트로 여러 단계의 추론을 수행하는 방법입니다. 이 패턴은 복잡한 문제 해결에 효과적이며, 에이전트가 중간 결과를 분석하여 최종 해결책을 도출하는 과정을 포함합니다. 예를 들어, 법률 자문 에이전트가 사건을 분석할 때, 여러 법조문을 고려하고 이를 종합하여 최선의 방안을 제시할 수 있습니다. 에러 복구(Error Recovery) 에러 복구는 에이전트가 오류 발생 시 효과적으로 대처하고, 작업을 계속 수행할 수 있도록 하는 방법입니다. 이 패턴은 에이전트가 실패한 단계를 인식하고, 이를 해결하거나 다른 경로로 진행할 수 있게 합니다. 예를 들어, 에이전트가 웹 페이지를 크롤링하다가 접근이 차단되면, 다른 소스에서 정보를 수집하거나 나중에 다시 시도할 수 있습니다. 이러한 디자인 패턴들은 AI 에이전트의 능력을 극대화하고, 시스템의 안정성과 확장성을 향상시키는 데 중요한 역할을 합니다. 업계 전문가들은 이러한 패턴들이 AI 기반 솔루션의 개발과 배포를 가속화할 것으로 기대하고 있으며, Anthropic과 같은 기업들은 이러한 패턴들을 통해 더 복잡하고 효과적인 에이전틱 시스템을 구축하고 있습니다. AI 워크플로 디자인 패턴은 단순히 코드를 더 효율적으로 만들 뿐 아니라, 사용자 경험을 개선하고 신뢰성을 높이는 데도 크게 기여할 것입니다.