지능을 조율하기: Agentic AI에 대한 성찰
Source: Dev.to
Learning Reflections – Google AI Agents Writing Challenge
AI Agents Intensive 과정은 변혁적인 여정이었으며, 대형 언어 모델(LLM)을 강력한 챗봇으로 보는 관점에서 복잡하고 신뢰할 수 있는 소프트웨어 시스템 내의 Reasoning Engine 으로 보는 관점으로 전환시켰습니다. 이 재구성은 Agent Development Kit (ADK) 로 뒷받침되어 AI를 활용한 문제 해결 방식을 근본적으로 바꾸어 놓았습니다.
5일간의 워크숍은 실습 랩과 풍부한 백서를 결합했으며, 아키텍처에 대한 근본적인 변화를 이끌어냈습니다:
The Starting Point
- 모든 작업을 처리하기 위해 하나의 거대한 프롬프트에 의존하는 단일형(monolithic) 접근 방식.
The Turning Point
- 신뢰성은 전문화에서 비롯되며, multi‑agent system (모듈형) 을 도입함으로써 달성된다는 깨달음.
실습 랩을 통해 단일형 모델의 실패 모드(예: 계산 오류, 신뢰할 수 없는 단계)를 확인하고, 모듈형·오케스트레이션된 모델의 성공을 입증했습니다.
Key Insight: Calculation Agent
AgentTool 과 BuiltInCodeExecutor 의 결합을 통해 특화되고 검증 가능한 Calculation Agent 를 만들 수 있었습니다.
- 전통적인 LLM 개발에서는 복잡한 금융·과학 계산을 모델에 맡기는 것이 위험합니다.
- ADK 접근 방식에서는 주 에이전트가 어떤 계산이 필요한지 결정하고, 실행은 코드만 출력하고 실행할 수 있는 전문 에이전트에 위임합니다.
- 이 분리—LLM Reasoning 대 Code Executor Precision—는 고준수, 미션 크리티컬 환경에 필수적입니다.
Specialization for Reliability (Days 1 & 2)
작고 작업‑특화된 에이전트(예: ResearchAgent, CriticAgent) 를 구축하면 프롬프트 복잡성과 도구 사용 오류가 크게 감소합니다.
Orchestration is King
ADK의 기본 오케스트레이션 도구는 실제 적용에 필요한 구조를 제공합니다.
- SequentialAgent 는 금융 파이프라인에서 올바른 순서를 강제합니다.
- ParallelAgent 는 동시에 여러 분석을 수행해 효율성을 극대화합니다.
The Power of External Tools (Day 2)
BuiltInCodeExecutor 의 통합은 계산 정확성을 보장합니다—이는 중요한 기능에서 LLM “환각”에 대한 방화벽 역할을 합니다.
Evolution of Understanding
- Before: 에이전트는 “도구”를 가지고 있다고만 설명되었으며 관계가 모호했습니다.
- After: 에이전트는 전문화된 역할, 공유 상태와 도구를 통한 구조화된 커뮤니케이션, 그리고 MemoryBank 를 이용한 장기 메모리(3일 차) 로 정의됩니다.
- 이러한 모듈성은 에이전트를 디버깅하기 쉽고, 신뢰성이 높으며, 궁극적으로 확장성을 제공합니다.
LoanIntel‑Pro: A Case Study
LoanIntel‑Pro 는 복잡한 대출 신청 절차를 간소화하고 자동화하는 지능형 자문 시스템입니다. 신청자에게 즉시 정확한 적격성 피드백, 맞춤형 대출 옵션, 계약 위험 및 재무 계산을 제공하며, 모두 하나의 신뢰할 수 있는 워크플로우 안에서 이루어집니다.
How Specialized Agents Power LoanIntel‑Pro
- Guaranteed Accuracy: 모든 핵심 수학 연산은 BuiltInCodeExecutor 를 사용하는 전문 에이전트에 위임되어 정확한 재무 수치를 보장합니다.
- Enhanced Efficiency: 문서 검토는 네 개의 전문 서브‑에이전트(Parallel Agents)를 동시에 실행함으로써 가속화됩니다.
- Personalized Advice: 맞춤형 메모리 기능이 신청 이력을 검색·저장하여 최종 보고서에서 비교·맥락적 피드백을 제공할 수 있게 합니다.
Takeaway
AI의 미래는 설계 단계에서의 신뢰 에 달려 있습니다. Sequential, Parallel, Code‑Executing 에이전트를 활용한 ADK의 구조화된 오케스트레이션을 통해 LoanIntel‑Pro 는 AI 애플리케이션이 복잡한 워크플로우와 핵심 계산을 신뢰성 있게 관리할 수 있음을 보여줍니다. 이는 이론적인 개념 증명을 넘어, 차세대 확장 가능하고 투명하며 규제 준수 AI 시스템을 구축하기 위한 기반을 마련합니다.