Agents 사고법 배우기: Google의 5일 집중 과정에서 얻은 교훈

Source: Dev.to

이 집중 과정이 나에게 의미 있었던 이유

가장 좋았던 점은 구조였습니다: 짧은 설명, 실습 랩, 그리고 모든 것을 연결하도록 강제하는 캡스톤 프로젝트. 전혀 이론에만 머물지 않았습니다. 모든 개념이 “좋아, 이제 이것으로 만들어 보자”는 식으로 빠르게 실제에 적용되었습니다.

에이전트에 대한 나의 이해가 어떻게 발전했는가

• 에이전트의 목표는 무엇인가?
• 어떤 컨텍스트와 메모리가 필요한가?
• 어떤 도구나 API를 사용할 수 있어야 하는가?
• 루프에서 다음 단계를 어떻게 결정하는가?

이 질문들은 에이전트를 “마법”이 아니라 엔지니어링으로 느끼게 만들었습니다. 또한 서로 다른 역할(예: 플래너, 리서처, 실행자)을 담당하는 여러 에이전트가 협업하면 복잡한 작업을 더 신뢰성 있게 수행할 수 있다는 점을 이해하게 되었습니다.

Google AI로 구축 배우기

다른 Google 도구와의 통합 덕분에 경험이 완전해졌습니다: 노트북에서 실험하고, 데이터셋을 사용하고, 나중에 Google Cloud로 배포하거나 확장하는 방안을 고민합니다. 이는 “AI 데모”에서 “AI 제품”으로 시각이 바뀌는 전환점이었습니다.

실습 랩과 나의 프로젝트

캡스톤을 위해 이 아이디어들을 하나로 모은 프로젝트를 만들었고, 에이전트의 역할, 사용할 도구, 그리고 에이전트를 어떻게 견고하고 신뢰성 있게 유지할지에 대해 신중히 고민했습니다. 그 과정에서 많은 트레이드‑오프를 배웠습니다:

• 에이전트에 부여할 자율성의 정도
• 프롬프트 구성 방법
• 문제가 발생했을 때 행동을 로그하거나 디버깅하는 방법

앞으로 나아갈 방향

• 명확한 목표와 역할을 가진 에이전트 설계
• Gemini와 Google AI 도구를 활용한 빠른 프로토타이핑
• 이러한 에이전트를 실제 데이터, API, 사용자와 연결하는 방안 고민

가장 중요한 것은 실제 프로젝트에 에이전트형 AI를 구축하는 자신감이 크게 향상되었다는 점입니다. 이제는 “이걸 할 수 있을까?” 대신 “이 작업이 잘 동작하도록 에이전트와 도구를 어떻게 설계해야 할까?” 라고 묻게 됩니다. 이 사고 방식의 전환이 5일 AI 에이전트 집중 과정에서 얻은 가장 큰 수확입니다.