에이전트의 예술: 손자병법의 원칙으로 Agentic AI 시스템 구축

Source: Dev.to

번역할 텍스트를 제공해 주시면 한국어로 번역해 드리겠습니다.

논문

당신은 사양을 먼저 만들고 그다음에 구축하지 않습니다. 사양을 발견하기 위해 구축합니다.

에이전트가 오후만에 풀스택 애플리케이션을 스캐폴딩할 수 있게 되면, 이제 질문은 “우리가 이것을 만들 수 있나요?”가 아니라 “우리가 이것을 만들어야 할까요, 그리고 그것이 성공했는지 어떻게 알 수 있을까요?”

답은 사양에 있습니다 – 하지만 사양은 실험 후에 나오며, 실험 전에 나오지 않습니다. 빠른 버전을 구축하고, 실제 사용자에게 공개하고, 피드백을 수집한 뒤에 실제로 배운 것을 담은 사양을 작성합니다. 사양은 시작 신호가 아니라, 레이스를 달려서 얻는 트로피입니다.

열세 장

각 장은 손자 원칙으로 시작하고, 실제 사례와 안티패턴을 통해 개념을 가르치며, 실제 경험에서 나온 현장 보고서로 마무리합니다.

가장 중요한 다섯 가지 원칙

1. 스펙은 설계의 원인이지, 결과가 아니다.
   프롬프트는 소원이다. 스펙은 계약이다. 프롬프트는 에이전트에게 당신이 원하는 것을 알려주고, 스펙은 전체 시스템에 올바른 동작이 어떤 모습인지 알려준다. 모델을 바꾸어도 스펙은 여전히 유효해야 한다. 예시: AWS는 핵심에 스펙‑주도 개발을 두고 Kiro를 출시했다. 아이디어는 괜찮았지만 초기 사용자들은 마치 굴레에 갇힌 느낌이라고 보고했다. OpenSpec은 다른 접근 방식을 취한다: 스펙은 코드와 함께 성장하는 살아있는 문서이며, 통과해야 할 관문이 아니다.

2. 불신을 염두에 두고 설계하라.
   허용되지 않는 것은 금지된다. 모델이 올바르게 동작한다는 것에 의존하지 말라. 계약을 정의하고 기계적으로 강제한다(도구 화이트리스트, 스키마 검증, 출력 파싱, 토큰 및 반복에 대한 엄격한 제한). 에이전트는 즉흥적으로 행동할 것이지만, 시스템이 이를 허용해서는 안 된다.

3. 모델의 역할은 결정하는 것이지, 계산하는 것이 아니다.
   형편없는 도구는 5 000개의 JSON 행을 반환하고 모델이 답을 찾기를 기대한다. 좋은 도구는 정확한 파라미터를 받아들이고, 결정론적 코드에서 무거운 작업을 수행한 뒤 에이전트가 추론하는 데 필요한 것만 반환한다. 도구가 올바르면 에이전트는 뛰어나 보이지만, 도구가 잘못되면 아무리 프롬프트 엔지니어링을 해도 구할 수 없다.

4. 에이전트를 사용하면 안 되는 시점을 알아라.
   LLM은 불과 같다 – 올바른 상황에서는 강력하지만, 잘못된 상황에서는 재앙적인 낭비가 된다. SQL 쿼리만으로 충분하면 쿼리를 작성하고, 규칙 엔진만으로 충분하면 규칙을 작성하라. 모든 코드 경로에 LLM을 넣는 설계자는 자신의 보급선을 불태우는 장군과 같다.

5. 학습 자체가 제품이다.
   모든 실험은 공공재를 풍부하게 만든다. 퇴비화된 실험은 학습을 생산하고, 그 학습은 다음 아이디어에 영양을 공급한다. 이 순환은 가속화된다. 죽은 실험은 가장 풍부한 토양이다 – 코드는 사라졌지만 학습은 지속되며, 코드와 달리 학습은 시간이 지날수록 더 가치 있게 된다.

사이클

1. 사양이 설계를 주도한다.
2. 설계가 에이전트를 만든다.
3. 에이전트가 흔적을 만든다.
4. 흔적이 평가에 정보를 제공한다.
5. 평가가 사양을 업데이트한다.

각 반복마다 사양은 더 명확해지고, 에이전트는 더 능력 있게 되며, 도구는 더 잘 보정됩니다.

이는 지속적인 배포가 아니라 지속적인 학습이다.

Three Decisions, No Waste

Every experiment ends with a human decision:

• Promote – the idea proved out. Generate a full spec and build the production version.
• Pivot – wrong angle, but something is there. Revise the hypothesis and run a new experiment.
• Compost – the idea did not work. Discard the code; keep the learning.

A composted experiment with a reused learning is more valuable than a promoted experiment that taught nothing new.

안티‑패턴

열세 장, 열세 가지 실수 방법:

• 바이브‑기반 에이전트 – 사양도 없고, 수용 기준도 없음; 에이전트가 당신의 의도를 추측합니다.
• 전체‑컨텍스트 에이전트 – “만일을 대비해” 모든 것을 컨텍스트에 로드합니다. 느리고, 비용이 많이 들며, 초점이 흐립니다.
• 갓 프롬프트 – 모든 책임을 처리하는 4 000‑단어 프롬프트 하나.
• 신뢰하는 오케스트레이터 – 에이전트 간 검증이 없으며, 환상이 사실처럼 퍼집니다.
• 파이어호스 도구 – 모든 것을 반환하고 모델이 정리하도록 합니다.
• 블랙 박스 에이전트 – 데모에서는 작동하지만 프로덕션에서는 실패하고, 이유를 모르는 사람은 없습니다.
• 조기 스웜 – 하나면 충분한데 다섯 개의 에이전트를 사용합니다.
• LLM 해머 – 모든 것이 추론 문제처럼 보입니다.

세 개 이상을 인식한다면, 이 책은 당신을 위한 것입니다.

미리 보기 읽기

• 무료 미리 보기 다운로드 (PDF) – 프리페이스 + 1장 (계획 세우기: Spec‑Driven Design), 에이전트 설계의 다섯 가지 상수, 프롬프트가 사양이 아닌 이유, 그리고 OpenSpec 형식에 대해 다룹니다.
• 전체 프레임워크 탐색 – 13개 장 전체, 선언문, 사이클, 그리고 근본적인 역전이 포함된 인터랙티브 웹사이트.
• 책 출간 알림 받기 – 웹사이트를 방문하고, “The Book” 탭을 클릭한 뒤 “관심 있음”을 눌러 책 출간 알림을 받아보세요.

Jacob Verhoeks는 데이터 플랫폼 및 에이전트 아키텍처를 구축하는 수석 엔지니어입니다. The Art of Agents는 손자병법의 13개 장을 에이전트 AI 원칙에 매핑한 프레임워크에서 시작되었으며, 이는 에세이, 웹사이트, 그리고 현재의 책으로 발전했습니다.