Agentic AI 시스템 설계: 실제 애플리케이션은 과대광고가 아닌 패턴을 결합한다
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Overview
AI‑agent 패턴에 대한 대부분의 설명은 유용하기엔 너무 추상적이거나 정확하기엔 너무 단순화되어 있습니다.
이 가이드는 각 패턴을 엔지니어, 아키텍트, 그리고 제품 리더가 이미 잘 알고 있는 인간 행동에 기반함으로써 기술적으로 정확하고 이해하기 쉬운 두 가지 목표를 모두 달성하고자 합니다.
두 가지 기본 운영 모델
에이전트 패턴을 논의하기 전에, 거의 모든 아키텍처 결정에 조용히 영향을 미치는 구분을 확립해야 합니다: 모든 AI 시스템이 동일한 방식으로 작동하는 것은 아닙니다.
현대 LLM 기반 시스템은 제어가 어디에 존재하는가에 따라 두 가지 운영 모델로 나뉩니다. 이 경계를 이해하는 것은 다음을 형성하기 때문에 필수적입니다:
- 신뢰성
- 안전성
- 가시성
- 테스트 전략
- 거버넌스
1. 에이전시 워크플로우 (코드‑구동)
| 측면 | 설명 |
|---|---|
| 제어 | 엔지니어가 단계 순서, 분기 로직, 가드레일, 실패 처리 및 종료 조건을 정의합니다. |
| LLM 역할 | 결정된 시점에 제한된 작업(해석, 생성, 분류, 추론)을 결정론적 소프트웨어 구조 안에서 수행하도록 호출됩니다. |
| 실행 경로 | 사전에 알려진 경로 – 확률적 인텔리전스로 보강된 제어된 파이프라인입니다. |
| 비유 | LLM을 하나의 기능으로 호출하는 결정론적 시스템. |
| 전형적인 구현 | RAG 파이프라인, 프롬프트 체인, 도구‑보강 서비스, 오케스트레이션 워크플로우. |
2. 자율 에이전트 (모델‑구동)
| 측면 | 설명 |
|---|---|
| 제어 | 시스템이 목표, 도구 집합, 제약/정책, 그리고 관찰할 환경을 제공합니다. |
| LLM 역할 | 어떤 행동을 취할지, 어떤 도구를 사용할지, 결과를 어떻게 해석할지, 언제 계속하거나 멈출지를 스스로 결정합니다. |
| 실행 경로 | Reason → Act → Observe (ReAct) 로 자주 설명되는 반복 루프를 통해 동적으로 나타납니다. |
| 비유 | 런타임에 모델이 워크플로우를 결정하는 목표‑구동 시스템. |
| 전형적인 구현 | 연구 에이전트, 탐색 시스템, 코딩 어시스턴트, 조사 어시스턴트, 적응형 계획 환경. |
이 모델들 중 하나를 선택하면 신뢰성, 테스트, 모니터링 및 거버넌스를 설계하는 방식이 달라집니다.
- 코드가 흐름을 제어한다면, 소프트웨어 엔지니어링을 통해 위험을 관리합니다.
- 모델이 흐름을 제어한다면, 평가와 가드레일을 통해 위험을 관리합니다.
실패 모드
에이전트 워크플로우
| Source | Typical Failures |
|---|---|
| 전통적인 엔지니어링 문제 | 논리 분기가 누락됨, 잘못된 오케스트레이션, 부실한 검색 결과, API 실패, 통합 버그, 흐름에 코딩된 잘못된 가정. |
| 예시 | RAG 파이프라인이 잘못된 문서를 반환 → 답변이 틀림. |
자율 에이전트
| Source | Typical Failures |
|---|---|
| 인지 행동 | 모델이 목표를 오해하고, 불필요한 행동을 취하며, 루프에 갇히고, 도구 사용을 환각하고, 위험한 결정을 내리며, 원래 목표에서 벗어남. |
| 예시 | 에이전트가 답변을 “개선”하려고 도구를 반복적으로 호출함. 근본 원인은 emergent. |
테스트 전략
에이전트형 워크플로 (전통 소프트웨어)
- 단위 테스트
- 통합 테스트
- 회귀 테스트
- 결정론적 시나리오 (동일 입력 → 동일 경로)
자율 에이전트 (행동 시스템)
- 시뮬레이션 환경
- 평가 데이터셋
- 적대적 테스트
- 몬테카를로 실행 (약간의 변동/무작위성을 가진 다수 실행)
- 인간 검토
관측 및 모니터링
| 파이프라인에서 기록할 수 있는 항목 | 자율 에이전트에서 모니터링해야 할 항목 |
|---|---|
| 단계 실행, API 응답, 지연 시간, 오류 | 추론 추적, 의사결정 트리, 도구 호출, 메모리 상태, 목표 진행 상황, 행동 결과 |
| 파이프라인을 따라갑니다. | 행동을 모니터링합니다, 단순 실행만이 아니라. |
가드레일 및 정책
| 코드 기반 (에이전틱) | 정책 기반 (자율) |
|---|---|
| 엄격한 가드레일, 승인 단계, 검증 체크, 규정 준수 규칙 | 도구 권한, 예산 제한, 행동 제약, 킬 스위치, 인간 감독, 정책 엔진 |
| 시스템은 벗어날 수 없습니다. | 시스템은 경계 내에서 탐색할 수 있습니다. |
예측 가능성 vs. 탐색
| 차원 | Agentic Workflow | Autonomous Agent |
|---|---|---|
| Predictability | 높음 (반복 가능, 감사 가능) | 낮음 (동적) |
| Typical Domains | Finance, Healthcare, HR, Claims, Compliance | Research, Coding assistants, Investigations, Planning, Discovery |
| Key Benefits | Reliability, auditability, compliance | Ambiguity handling, learning‑like behavior, problem solving |
이렇게 생각해 보세요:
Agentic workflow = 기차 – 안전하고 예측 가능.
Autonomous agent = 자동차 – 유연하고 새로운 경로를 탐색할 수 있음.
아키텍처에 미치는 영향
- 복잡성 – 자율 에이전트는 일반적으로 더 정교한 오케스트레이션 및 안전 계층을 필요로 합니다.
- 비용 관리 – 예측 가능한 파이프라인은 예산 책정이 더 쉽습니다.
- 운영 안정성 – 결정론적 흐름은 사고 발생 빈도를 줄여줍니다.
- 사고 대응 – 결정론적 파이프라인 디버깅은 간단하지만, emergent(예기치 않은) 행동은 보다 풍부한 텔레메트리를 필요로 합니다.
- 컴플라이언스 입장 – 하드코딩된 가드레일은 감사 작업을 단순화합니다.
- 운영 성숙도 – 팀은 이에 맞춰 테스트, 모니터링, 거버넌스 관행을 성숙시켜야 합니다.
많은 팀이 이 차이를 과소평가하고 나중에 놀라게 됩니다.
한 문장 요약
- Workflows는 불확실성을 by design 감소시킵니다.
- Agents는 불확실성을 to gain capability 수용합니다.
현대 에이전트 시스템을 위한 공유 프리미티브
| 프리미티브 | 목적 |
|---|---|
| Tools | 추론을 행동으로 전환 (API, DB 쿼리, 계산기, 코드 실행). |
| Retrieval (RAG) | 관련 문서/레코드를 가져와 답변 전에 LLM 컨텍스트에 삽입. |
| Memory | 턴/세션 간에 유용한 컨텍스트를 지속. • Short‑Term Memory (STM) – 프롬프트 창에 유지. • Long‑Term Memory (LTM) – 외부 저장소 (벡터 DB, 지식 그래프, 프로필 스토어). |
| Collaboration mechanisms | 에이전트가 작업을 위임하고 결과를 교환하며 다중 에이전트 워크플로를 조정하도록 지원. |
베어(바닐라) LLM 이 무엇인지 (기술적)
- 훈련 시점에만 고정된 지식
- 지속적인 메모리 없음 (제공하지 않는 한)
- 행동 수행 불가 (텍스트만 생성)
Augmented LLM 패턴
런타임에 모델에 다음을 장착:
- Retrieval (RAG) – 관련 컨텍스트를 주입.
- Tools – 모델이 함수, API, DB 쿼리, 계산기, 코드 실행 등을 호출하도록 함.
- Memory – 상호작용 간 컨텍스트를 지속 (STM + LTM).
전문가(의사, 변호사, 분석가)는 “뇌만”으로 강력한 것이 아니라 다음을 가지고 있기 때문에 강력합니다:
- 클라이언트 파일(검색),
- 실시간 시스템(도구), 그리고
- 이전 메모(메모리).
Augmented LLM은 바로 그와 같은 업그레이드입니다: 책상이 있는 모델, 고립된 모델이 아니라.
주요 설계 메모
- Retrieval quality is the ceiling – garbage context → confident wrong answers.
- Tool schema design matters – clear input/output contracts, idempotency, and error handling are essential.
- Memory management – decide what to store, for how long, and how to prune.
- Safety layers – combine hard guardrails (code) with policy engines (behavior).
Source: …
Durable Agent
대부분의 LLM 상호작용은 짧은 시간(초 또는 분) 동안 이루어집니다.
상호작용이 며칠 또는 몇 주에 걸쳐야 할 경우, 다음을 만족해야 합니다:
- 승인이 필요함
- 장애에 견딜 수 있음
- 감사 로그를 제공함
Durable Agent는 AI 시스템을 지속적인 실행 레이어로 감싸서 다음을 수행합니다:
- 각 단계마다 상태를 체크포인트
- 일시 중지 / 재개 지원
- 안전하게 재시도
- 전체 히스토리 추적
관련 기술
| 카테고리 | 예시 |
|---|---|
| Temporal | Durable Functions, Step Functions, 워크플로 엔진 |
| Use‑case | 휴가 후와 같이 정확히 중단된 지점부터 재개되는 대출 승인 프로세스 |
주요 설계 포인트
- 멱등성 – 중복 작업 방지
- 스키마 진화 – 초기 단계에서 계획
- 실행 계보 – 감사 가능성을 위해 추적
패턴 1 – 프롬프트 체이닝
복잡한 작업을 연속적인 단계로 나눕니다.
각 단계:
- 집중된 작업을 수행합니다
- 구조화된 출력을 생성합니다
- 다음 단계로 진행하기 전에 검증됩니다
장점
- 신뢰성 – 오류를 초기에 포착합니다
- 가시성 – 각 단계가 눈에 보입니다
- 제어 – 개입하거나 수정하기 쉽습니다
비유: 공장 조립 라인 – 각 작업장이 하나의 작업만 수행하고, 모든 일을 하지 않습니다.
설계 팁
- 검증을 통해 오류 전파를 방지합니다
- 단계 출력은 구조화된 형태로 유지합니다
- 불필요한 컨텍스트 전달을 피합니다
Pattern 2 – Iterative Refinement
- 출력 생성
- 기준에 따라 평가
- 피드백을 기반으로 개선
- 반복 허용될 때까지
Analogy: 작가 ↔ 편집자가 초안을 반복 수정함.
가이드라인
- 명확한 평가 루브릭 정의
- 반복 횟수 제한
- 평가자 편향 주의
Pattern 3 – Autonomous Agent
| Cycle | Description |
|---|---|
| 다음 행동 결정 | 다음에 할 일을 선택합니다 |
| 실행 | 행동을 수행합니다 |
| 관찰 | 결과를 수집합니다 |
| 계획 업데이트 | 관찰을 기반으로 계획을 다듬습니다 |
| 반복 | 목표에 도달할 때까지 계속합니다 |
고정된 경로는 없습니다 – 탐정이 단서를 따라가는 것을 생각해 보세요.
Governance
- 행동 예산을 시행합니다
- 위험한 행동에 대해 승인을 요구합니다
- 추적 가능성을 위해 모든 것을 기록합니다
패턴 4 – 병렬화
Independent subtasks run concurrently. Two common modes:
- Sectioning – split the work into independent chunks
- Voting – run multiple solutions and pick the best
Analogy: A team dividing work.
고려 사항
- Ensure true independence of subtasks
- Design aggregation logic carefully
- Monitor for cost spikes
Pattern 5 – Routing (Classifier → Specialist)
A classifier directs requests to specialized handlers.
Analogy: Hospital triage nurse.
Key Design Notes
- Measure routing accuracy
- Define a fallback path for mis‑routed items
- Tune confidence thresholds
패턴 6 – 오케스트레이터 + 워커
코디네이터는 작업을 분해하고 이를 전문가에게 할당합니다.
비유: 거래(공정)를 관리하는 종합 건축업자.
설계 팁
- 워커 계약 정의 (입력, 출력, SLA)
- 워커 간 충돌을 감지하고 해결합니다
- 과도한 세분화 방지 (너무 많은 작은 워커)
모두 합쳐서
이 패턴들은 빌딩 블록이며, 경쟁적인 접근법이 아닙니다. 실제 운영에서는 의도적으로 계층화되어 각각 다른 종류의 문제를 해결합니다.
예시: 법무팀을 위한 계약 검토 시스템
- Routing layer – 들어오는 문서(NDA, 고용 계약, 공급업체 계약, 규제 제출)를 분류하고 각각을 적절한 처리 경로로 보냅니다.
- Prompt chain per path –
- 단계 1: 조항 및 메타데이터 추출
- 단계 2: 표준 템플릿과 비교
- 단계 3: 위험 요약 생성
- 단계 사이의 Validation은 오류 전파를 방지합니다.
- Orchestrator + Workers – 복잡한 다당사자 계약의 경우, 전문 워커가 면책, 관할권, 계약 종료 권리 등을 분석하고 통합된 평가를 종합합니다.
- Augmented LLM – 각 모델 호출은 계약 라이브러리에서 검색된 정보를 기반으로 하며, 도구를 통해 내부 시스템과 연결됩니다.
- Evaluator‑Optimizer Loop – 출력물을 품질 기준(완전성, 정확성, 위험 분류)과 비교하여 검증합니다.
- Durable execution layer – 파트너 검토가 필요할 경우 시스템이 일시 중지되고, 기다린 뒤 상태를 유지한 채 나중에 재개됩니다.
Result: 하나의 시스템, 여러 패턴, 각각이 다른 패턴이 제공하지 못하는 기능을 제공합니다.
설계 가이드 – 작게 시작하고 필요에 따라 추가
| Step | 적용 시점 |
|---|---|
| 증강 LLM | 모든 시스템에 필요한 기본 컨텍스트, 도구, 기반 |
| 프롬프트 체이닝 | 작업이 자연스럽게 순차 단계로 나뉘는 경우 |
| 라우팅 | 다양한 요청 유형마다 별도의 처리 필요 |
| 병렬화 | 독립적인 작업이 처리량을 향상시킬 수 있음 |
| 평가자 루프 | 출력 품질을 지속적으로 보장해야 함 |
| 오케스트레이터 + 워커 | 문제 해결에 여러 전문 관점 필요 |
| 지속 가능한 실행 | 프로세스가 시간에 걸치거나 인간 검증 단계 포함 |
| 자율 에이전트 | 명확한 제한과 안전장치를 갖춘 개방형 하위 작업 |
일반적인 실수: 가장 적합한 패턴이 아니라 가장 복잡한 패턴(예: 자율 에이전트)부터 시작하는 것. 자율 에이전트는 데모에서 매력적이지만, 거버넌스, 가시성 및 신뢰성 문제를 야기하며 많은 팀이 이를 과소평가합니다.
경험 법칙: 문제에 대해 신뢰성, 명확성 및 운영 확신을 제공하는 최소한의 패턴 집합을 사용하세요.