프로덕션 AI 에이전트를 위한 6가지 원칙

요새 에이전트의 활용이 많아지고 있는데요.

6가지 원칙에 대한 글이 있어서 가지고 왔습니다.

https://www.app.build/blog/six-principles-production-ai-agents

 

 

6가지 주요 원칙 

 

1. 시스템 프롬프트에 투자하라

 

• 일부러 과장하거나 감정 호소하는 프롬프트는 일시적 효과만 있고, 장기적으로는 효과가 떨어집니다.

• 현대 LLM은 요령보다 명확하고 일관된 지시, 상세한 컨텍스트를 더 잘 따릅니다.

• 시스템 프롬프트는 정적이며 자세하게, 사용자 메시지는 작고 동적으로 유지하여 캐싱이 효율적으로 동작하게하면 좋습니다  .

 

2. 컨텍스트를 분리하라

 

• 컨텍스트가 너무 길면 주의 분산이 일어나거나 비용과 지연이 증가합니다.

• 초기에는 필수 정보만 포함하고, 필요 시 도구(tool)를 통해 추가 컨텍스트를 불러오는 전략이 효과적입니다.

• 자동으로 컨텍스트를 정리(compaction)하고, 구성 요소별 필요한 정보만 제공하는 캡슐화 방식이 필요합니다  .

 

3. 도구(tool)를 신중하게 설계하라

 

• AI 에이전트는 “LLM + 도구 + 제어 흐름”의 조합입니다.

• 너무 많은 도구는 컨텍스트 낭비를 초래하므로, 매우 명확하고 간결한 인터페이스, 엄격한 타입, 최소한의 파라미터를 가진 도구가 이상적입니다.

• 대부분의 경우 read_file, write_file, execute 등 10개 이하의 도구, 각 1~3개의 파라미터로 충분합니다  .

 

4. 피드백 루프를 설계하라

 

• LLM에게 자유롭게 행동(actor)을 맡기고, 이를 검증하는 역할(critic)을 둡니다.

• 예: 코드를 생성(actor)하고, 컴파일 통과, 린트, 테스트 통과 여부를 검증(critic) 하는 방식.

• 도메인에 따라 **도메인 규칙(invariants)**을 정의하고, 이를 기반으로 유효성 검사를 자동화합니다  .

 

5. 에러 분석을 LLM에 맡겨라

 

• 에이전트가 생성한 로그와 실행 흐름을 기반으로 메타 에이전트를 구성해 LLM에게 분석을 맡기면 인사이트가 풍부해집니다.

• 이 과정을 통해 **컨텍스트나 도구 설계의 맹점(blind spot)**을 파악하고 개선할 수 있습니다  .

 

6. 에이전트 행동에 좌절감이 든다면 시스템 설계에 문제가 있는 것이다

 

• 에이전트의 이상한 동작이나 지시 무시는 대부분 모델의 한계보다 도구 부족, 프롬프트 모호성, 컨텍스트 누락 같은 구조적 문제 때문입니다.

• 직접 로그를 살펴보고 원인을 파악해 수정하는 것이 중요합니다  .