Agent Prompting의 예술: Anthropic AI 팀의 교훈

Source: Dev.to

대부분의 “프롬프트 엔지니어링” 조언은 단일 턴 챗봇을 위해 작성되었습니다 — 도구, 메모리, 부수 효과가 있는 에이전트를 위한 것이 아닙니다.

Anthropic의 Applied AI 팀은 최근 Claude Code와 연구 에이전트와 같은 에이전트를 구축하면서 얻은 교훈을 공유했습니다. 아래는 실제 시스템을 구축하기 위한 실용적인 가이드입니다.

핵심 요점

• 고정된 few‑shot / Chain‑of‑Thought 템플릿은 최신 에이전트에 오히려 해로울 수 있습니다.
• 프롬프트 설계는 모델이 도구 루프 안에서 동작한다는 점을 고려해야 합니다, 단일 응답이 아니라.
• 에이전트에게 휴리스틱(검색 예산, 비가역성, “충분히 좋은” 답변)을 제공하세요.
• 도구 선택에 대한 구체적인 지침과 MCP‑스타일 도구 충돌 방지 방법을 제시합니다.
• 에이전트의 사고를 유도하는 전략(계획 수립, 교차 반성, 언제 멈출지 결정)

실행 예시

Cameron AI, 개인 재무 도우미는 이러한 원칙을 실제로 어떻게 적용할 수 있는지를 보여줍니다.

LangGraph, 맞춤형 백엔드, 혹은 에이전트가 과도하게 검색하거나 무한 루프에 빠지는 것을 방지하고 싶다면, 이 가이드는 고통스러운 반복 작업을 줄여줄 수 있습니다.

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