Agentic AI의 아키텍처: 차세대 지능형 자동화 시대를 움직이는 힘
Source: Dev.to
에이전트형 AI 아키텍처란?
에이전트형 AI 아키텍처는 여러 AI 에이전트가 계획, 추론, 도구, 메모리, 워크플로우를 활용해 다단계 작업을 자율적으로 협업하는 시스템 설계입니다.
간단한 정의
디지털 환경 전반에서 AI 에이전트가 계획하고, 행동하고, 소통하며 작업을 자율적으로 완수하도록 하는 구조적 프레임워크입니다. 단순히 LLM API를 반복 호출하거나 프롬프트를 연결하는 수준을 넘어, 다음을 포함하는 전체 시스템입니다:
- 계획 모듈
- 오케스트레이터
- 메모리 + 상태 관리
- 도구 인터페이스
- 에이전트‑간 통신
- 실행 레이어
- 안전 + 거버넌스 레이어
에이전트형 아키텍처란?
에이전트형 아키텍처는 자율 시스템 뒤에 있는 고수준 패턴으로, 에이전트, 메모리, 도구, 계획, 워크플로우를 구조화해 지능형 작업자처럼 행동하도록 합니다(반응형 봇이 아니라).
계층형 레이아웃
+-------------------------------+
| Agentic Layer |
|-------------------------------|
| • Planning engine |
| • Agent manager/orchestrator |
| • Task decomposition logic |
+-------------------------------+
| Agent Layer |
|-------------------------------|
| • Domain‑specific agents |
| • Tool‑execution modules |
| • Decision nodes |
+-------------------------------+
| Memory Layer |
|-------------------------------|
| • Context storage |
| • Vector DB / RAG |
| • Session state |
+-------------------------------+
| Execution Layer |
|-------------------------------|
| • APIs |
| • Tools |
| • Functions |
+-------------------------------+이 다계층 구조가 자율 행동을 가능하게 합니다.
AI 에이전트 아키텍처란?
AI 에이전트 아키텍처는 단일 에이전트의 내부 설계를 의미합니다—관찰, 추론, 계획, 도구 사용, 행동, 평가, 메모리 업데이트가 어떻게 이루어지는지.
핵심 구성 요소
- 관찰 (입력)
- 추론 (LLM 또는 논리)
- 계획 / 행동 선택
- 도구 사용
- 행동
- 평가 / 피드백
- 메모리 업데이트
간략화된 다이어그램
+-------------------------------+
| AI Agent |
+-------------------------------+
| 1. Observe (input) |
| 2. Reason (LLM) |
| 3. Plan / Decide |
| 4. Use Tools / APIs |
| 5. Act |
| 6. Evaluate / Retry |
| 7. Update Memory |
+-------------------------------+작업이 완료될 때까지 이 사이클이 반복됩니다.
인공지능에서의 에이전트 아키텍처란?
전통적인 AI(LLM 이전)에서는 다음과 같은 방식을 사용했습니다:
- 반응형 에이전트
- 심볼릭 플래너
- 규칙 기반 시스템
- 행동 트리
- BDI(신념–욕구–의도) 모델
LLM이 등장하면서 다음이 추가되어 분야가 현대화되었습니다:
- 자연어 추론
- 도구 인터페이스
- 떠오르는 의사결정
- 동적 계획
- 다중 에이전트 협업
오늘날의 LLM 에이전트 아키텍처는 고전 AI 구조와 최신 LLM 지능을 결합합니다.
에이전트형 AI 아키텍처 다이어그램
현대 자율 시스템의 완전 통합 뷰:
+-------------------------------+
| Goal / User Query |
+-------------------------------+
|
v
+-------------------------------+
| Planner / Orchestrator |
| (Task decomposition engine) |
+-------------------------------+
/ | \
v v v
+-----------+ +-----------+ +-----------+
| Agent A | | Agent B | | Agent C |
| (Research)| | (Reasoning)| | (Validation)|
+-----------+ +-----------+ +-----------+
\ | /
\ | /
v v v
+----------------------------------+
| Memory & RAG Layer |
| (retrieval, embeddings, state) |
+----------------------------------+
|
v
+----------------------------+
| Tool / Action Layer |
| (APIs, code, databases) |
+----------------------------+
|
v
+----------------------+
| Final Output |
+----------------------+이 구조가 현대 자율 시스템에 동력을 제공합니다.
에이전트형 RAG 아키텍처 (검색과 자율성의 결합)
Retrieval‑Augmented Generation(RAG)은 에이전트형 시스템 안에서 더욱 강력해집니다.
구성 요소
- RAG에서 검색하는 다수의 에이전트
- 메모리를 작성·업데이트하는 에이전트
- 계획 및 검증에 활용되는 검색
- 새로운 정보에 기반한 자율 교정
예시 흐름
Task → Planner → Research Agent → RAG → Draft Agent → Validator Agent → Final Output수동적인 조회가 아니라 에이전트가 메모리와 적극적으로 상호작용함으로써 정확도와 자율성이 크게 향상됩니다.
에이전트형 아키텍처가 중요한 이유
전통적인 LLM 애플리케이션은 다음과 같은 작업에서 어려움을 겪습니다:
- 다단계 작업
- 도구를 통한 추론
- 데이터 검증
- 시스템 상호작용
- 협업
- 오류 수정
- 동적 적응
에이전트형 AI 아키텍처는 다음을 제공함으로써 이러한 격차를 메웁니다:
- 자율성을 위한 구조
- 에이전트 확장을 위한 프레임워크
- 추론·메모리·행동의 명확한 분리
- 예측 가능한 워크플로우 실행 레이어
- 다중 에이전트 협업 환경
그 결과, 에이전트형 시스템은 다음 분야에서 채택되고 있습니다:
- 기업 자동화
- 연구 파이프라인
- 데이터 엔지니어링
- 코딩 워크플로우
- 고객 운영
- 분석 워크로드