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Source: Dev.to

Learning Reflections: AI Agents Intensive

지난 몇 주 동안 AI Agents Intensive는 내가 에이전트 시스템을 이해하고 설계하며 상호작용하는 방식을 완전히 바꾸어 놓았습니다. “AI 에이전트”에 대한 호기심으로 시작했지만, 곧 자율 시스템이 어떻게 사고하고, 조율하며 복잡한 현실 문제를 해결하는지에 대한 깊은 감사를 느끼게 되었습니다.

What Concepts Resonated Most

Agent Architecture (Perception → Reasoning → Action Loops)

에이전트가 단순한 모델이 아니라 관찰하고, 계획하고, 자율적으로 행동하는 폐쇄‑루프 시스템이라는 개념은 저에게 가장 강력한 사고 전환이었습니다.

• ReAct (Reason + Act) patterns
• Tool‑using agents
• Memory‑augmented agents

이러한 개념들은 에이전트를 수동적인 응답자가 아닌 문제 해결자로 보는 시각을 열어 주었습니다.

Planning & Multi‑step Reasoning

플래너(계층적 플래닝이나 LLM‑백드 플래닝 등)를 통해 에이전트가 복잡한 작업을 하위 목표로 나누는 방식을 배우면서 자율성의 전략적 측면을 깨달았습니다.

Multi‑Agent Collaboration

여러 에이전트가 어떻게 조율하고, 협상하며, 작업을 분담할 수 있는지를 탐구한 것은 매우 흥미로웠습니다. 다음과 같은 개념들이 특히 인상적이었습니다:

• Delegation
• Emergent behavior
• Role‑based architecture

이들은 AI 시스템이 단일 모델이 할 수 있는 범위를 넘어 확장될 수 있음을 보여줍니다.

Safety, Constraints & Guardrails

에이전트가 왜 다음과 같은 요소들을 필요로 하는지 이해하면서:

• Bounded autonomy
• Constraints
• Safe tool usage

에이전트 설계가 단순한 엔지니어링을 넘어 책임이라는 점을 깨달았습니다.

How My Understanding of AI Agents Evolved

이 과정을 시작하기 전에는 에이전트를 주로 “작업을 수행하는 봇”으로만 보았습니다.
이제는 다음과 같이 이해합니다:

• ✅ 자율적인 의사결정자
• ✅ 기억, 플래닝, 도구, 피드백 루프를 결합한 시스템
• ✅ 정적인 프로그램이 아닌 동적인 협업자

이 과정은 AI를 질문에 답하는 도구에서 목표를 달성하는 시스템으로 재구성했습니다. 프롬프트 → 오케스트레이션으로의 전환은 AI를 사용하는 단계에서 AI‑구동 시스템을 구축하는 단계로 넘어가는 느낌이었습니다.

My Capstone Project

캡스톤 프로젝트에서는 다음과 같은 멀티‑에이전트 시스템을 구축했습니다:

• Research Agent가 구조화된 정보를 수집
• Critic Agent가 결과물을 평가하고 개선
• Creator Agent가 최종 콘텐츠를 생성
• Coordinator가 모든 워크플로를 관리하고 일관성을 보장

What I Learned

• 명확한 역할 정의가 에이전트 성능을 크게 향상시킵니다.
• 자율성이 과하면 흐트러지고, 너무 적으면 경직됩니다.
• 기억 + 플래닝은 에이전트를 반응형에서 선제형으로 전환시킵니다.
• 멀티‑에이전트 토론은 더 높은 품질의 추론을 이끌어냅니다.

이 프로젝트를 통해 단순 스크립트를 넘어 확장 가능하고 모듈화된 에이전트 시스템을 구축할 자신감을 얻었습니다.

Final Takeaways

• 에이전트는 자율 워크플로의 미래입니다.
• 좋은 에이전트 설계는 시스템 사고를 요구합니다.
• 멀티‑에이전트 조율은 생산성을 재정의할 것입니다.
• 도구 통합이 진정한 힘을 발휘합니다.

다음 AI 물결은 더 나은 챗봇이 아니라 적응형, 자율적, 목표‑지향적인 에이전트에 관한 것입니다. 이제 나는 단순히 반응하는 것이 아니라 행동하고, 협업하며, 구축하는 에이전트를 설계할 준비가 되었습니다.