AI Agents와 Tool Calling 설명: Architecture, Context Engineering, Implementation Strategies
Source: Dev.to
대형 언어 모델은 문서 요약 및 이메일 작성이라는 원래 기능을 넘어섰습니다. 이러한 고급 시스템은 이제 복잡한 SQL 쿼리 작성, 배포 준비가 된 코드 수정 제안, 온라인 검색 수행, 비용 자동화를 위한 영수증 사진 분석, 그리고 서드파티 애플리케이션과 연결해 자동화된 워크플로우에서 데이터를 처리하는 등 정교한 작업을 수행하는 AI 에이전트를 구동합니다. AI‑에이전트 도구는 기술 수준에 관계없이 조직에 필수적인 자원이 되었습니다. 생태계는 초기 플랫폼인 ChatGPT에서 모델 컨텍스트 프로토콜, GitHub Copilot, Claude Code, Cursor 등 포괄적인 솔루션으로 확장되었습니다. 이 시스템들은 데이터 통합부터 지능형 코드 편집까지 모든 것을 처리하며, SQL 데이터베이스, 스프레드시트 애플리케이션 등 다양한 도메인에 특화된 에이전트를 제공합니다.
AI 에이전트란?
AI 에이전트는 대형 언어 모델을 기반으로 계획, 분석, 적절한 도구 선택을 스스로 수행하여 목표를 달성하는 자율 시스템입니다. 모든 단계마다 인간의 감독이 필요한 기존 워크플로와 달리, 에이전트는 목표‑지향적인 접근 방식을 채택해 자체 실행 전략을 구성합니다. 동일한 과제에 직면했을 때도, 에이전트는 상황 정보와 사용 가능한 리소스에 따라 서로 다른 경로를 선택할 수 있습니다.
예시: 저장소에서 웹사이트 구축하기
프롬프트를 일일이 설계하거나 단계별로 조정할 필요 없이, 원하는 결과와 필요한 리소스(예: GitHub 저장소)만 정의하면 됩니다. 에이전트는 독립적으로:
- 전략을 수립하고,
- 필요한 작업을 파악하며,
- 적응형 추론을 통해 작업을 실행합니다.
핵심 아키텍처 구성 요소
AI 에이전트는 기본 언어‑모델 상호작용에 여러 고급 요소를 추가합니다:
| 구성 요소 | 목적 |
|---|---|
| Memory (메모리) | 대화 기록을 보존하여 에이전트가 과거 결정을 추적하고 다단계 작업 전반에 걸쳐 컨텍스트 인식을 유지하도록 합니다. |
| Tool Access (도구 접근) | 에이전트가 외부 작업(검색, 데이터베이스 쿼리, 코드 실행, 이미지 생성 등)을 수행할 수 있게 합니다. |
| Dynamic Planning (동적 계획) | 관찰된 결과, 오류, 새로 획득한 정보를 기반으로 전략을 지속적으로 개선합니다. |
| Retrieval Mechanisms (검색 메커니즘) | 지식 저장소(시맨틱 또는 벡터 기반 검색)를 질의해 최신 사실을 가져와 정적 학습 데이터보다 높은 사실 정확성을 제공합니다. |
Retrieval (검색)
에이전트는 벡터 데이터베이스나 기타 지식 저장소에 시맨틱 검색을 수행할 수 있습니다. 이 기능은 최신 정보를 제공해 오래된 학습 데이터에 대한 의존도를 낮추고 사실 정확성을 향상시킵니다.
Memory (메모리)
대화 전반에 걸쳐 컨텍스트를 유지함으로써 에이전트는 복잡하고 다단계 작업에서 오류를 줄이고 응답 일관성을 높입니다. 메모리는 재프롬프트 없이도 중요한 세부 정보를 보존합니다.
Tool Calling (도구 호출)
도구 호출은 인간의 문제 해결 방식을 모방합니다: 웹 검색 수행, SQL 데이터베이스 질의, 이미지 생성, 파이썬 코드 실행 등. 도구는 에이전트 초기화 시 상세한 기능 설명과 권장 사용 사례와 함께 정의됩니다.
Planning (계획)
계획은 메모리와 긴밀히 연동됩니다. 에이전트는 다음을 수행할 수 있습니다:
- 오류를 검토하고,
- 행동 방침을 수정하며,
- 웹 검색이나 문서에서 얻은 최신 정보를 통합합니다.
이러한 적응형 계획은 작업 진행 중 변화하는 상황과 새로운 도전에 대응하도록 에이전트를 유지합니다.
컨텍스트 크기 관리
각 아키텍처 구성 요소는 토큰을 컨텍스트 창에 추가하므로 메모리 관리가 필요합니다. 컨텍스트 정보가 늘어날수록 에이전트는 전체의 약 60 % 정도만을 참고해 결정을 내릴 수 있어, 중요한 세부 사항이 누락되거나 부정확한 응답이 발생할 위험이 있습니다.
전략적 컨텍스트 엔지니어링
개발자는 다음을 실천해야 합니다:
- 정보를 명확히 정리 – 현재 작업에 필요한 핵심 내용만 제공.
- 보조 데이터를 메타데이터 또는 외부 지식 저장소에 저장.
- 필요 시 검색 – 활성 컨텍스트는 작게 유지하되, 필요할 때 언제든지 전체 정보를 가져올 수 있도록 함.
효과적인 컨텍스트 엔지니어링은 과부하를 방지하고 혼란스러운 출력이 나오는 것을 막아 성능에 직접적인 영향을 미칩니다.
도구 통합 패턴
도구는 에이전트의 기본 능력을 확장하여 언어‑모델 추론과 실제 행동을 연결합니다. 상호작용 흐름은 다음과 같습니다:
- 사용자 요청 해석 – 외부 도구가 필요한지 판단.
- 적절한 도구 선택 – 초기화 시 제공된 도구 설명을 기반으로 선택.
- 파라미터 포맷팅 및 도구 호출 실행.
- 반환된 정보 처리 – 현재 추론에 통합.
복잡한 목표를 향해 진행하면서 이 루프가 여러 번 반복될 수 있으며, 각 호출은 이전 결과를 기반으로 진행됩니다.
AI 에이전트 구축 프레임워크 (Python)
오픈‑소스 프레임워크가 여러 개 제공되어 개발자가 처음부터 에이전트를 만들 수 있습니다. 각 프레임워크는 고유한 장단점을 가집니다:
| 프레임워크 | 주요 특징 |
|---|---|
| LangGraph | 도구 호출에 대한 세밀한 제어, 웹 검색 API·이미지 생성·데이터베이스 등 다양한 연동 지원 |
| Crew AI | 협업형 다중 에이전트 워크플로 강조 |
| AutoGen | 에이전트 코드와 상호작용 자동 생성에 초점 |
| LangChain | 빠른 프로토타이핑을 위한 풍부한 통합 및 유틸리티 생태계 |
| Semantic Kernel | 마이크로소프트 지원 라이브러리로, 시맨틱 메모리·검색에 강점 |
프레임워크 선택은 프로젝트 복잡도, 팀 역량, 통합 요구사항, 에이전트가 접근해야 할 도구 종류 등에 따라 달라집니다.
노코드 대안
코딩 경험이 제한된 기술 전문가에게는 노코드 플랫폼이 에이전트 워크플로를 더 빠르고 쉽게 구축할 수 있는 경로를 제공합니다. FME by Safe Software이 대표적인 예입니다:
- 서로 다른 스키마를 가진 데이터 소스를 시각적으로 통합
- 데이터를 표준화·구조화하는 내장 변환 기능
- 코드를 작성하지 않고도 AI‑에이전트 로직 및 도구 호출을 삽입 가능
노코드 솔루션은 구현 속도를 크게 높이고 참여 범위를 확대해 AI‑에이전트 기능을 더 많은 사용자에게 제공할 수 있게 합니다.
결론
AI 에이전트는 메모리, 검색, 동적 계획, 도구 호출을 결합해 정의된 목표를 자율적으로 달성합니다. 컨텍스트 엔지니어링과 도구 통합을 신중히 설계하는 것이 신뢰성 있는 성능을 보장하는 핵심 요소입니다. LangGraph와 같은 Python 프레임워크로 직접 구축하든, FME와 같은 노코드 플랫폼을 활용하든, AI 에이전트는 현대 데이터‑주도 워크플로우에서 점점 필수적인 구성 요소가 되고 있습니다.