AI 에이전트 패턴은 개발자가 추론, 도구 호출, 실행 및 평가 간의 작업을 분할하는 반복 가능한 방법입니다. 가장 안전한 기본값은 간단합니다. 모델이 계획을 세우고, 모든 외부 작업을 명시적으로 만들고, 격리된 샌드박스에서 코드를 실행한 후, 결과를 신뢰하기 전에 점수를 매기는 것입니다. 이러한 구조는 에이전트 아키텍처를 디버깅하기 쉽게 하고, 운영 비용을 낮추며, 워크플로우가 중간에 실패할 때 덜 취약하게 만듭니다.
핵심 요점
- 계획은 모델에 속하지만, 실행은 모델 외부에 속합니다.
- 도구 사용은 명시적이고, 유형화되어 있으며, 감사하기 쉬워야 합니다.
- 코드 실행은 호스트 머신이 아닌 샌드박스에서 이루어져야 합니다.
- 평가는 에이전트 데모를 프로덕션 워크플로우로 전환하는 요소입니다.
AI 에이전트 패턴 vs. 에이전트 아키텍처
AI 에이전트 패턴은 구성 요소이고, 에이전트 아키텍처는 이를 결합한 전체 시스템입니다. 좋은 아키텍처는 일반적으로 계획, 도구 사용, 코드 실행, 평가의 네 가지 패턴을 혼합합니다. 이 중 하나라도 빠지면 에이전트는 데모에서는 똑똑해 보일 수 있지만, 프로덕션에서는 신뢰하기 어려울 것입니다.
| 패턴 | 기능 | 최적 사용 사례 | 일반적인 실패 |
|---|---|---|---|
| 계획 | 작업을 단계로 분할 | 길거나 모호한 작업 | 실행 전 과도한 계획 |
| 도구 사용 | API 또는 함수 호출 | 구조화된 외부 작업 | 숨겨진 부작용 |
| 코드 실행 | 스크립트 또는 명령 실행 | 디버깅 및 자동화 | 안전하지 않은 로컬 실행 |
| 평가 | 결과 점수 매기기 | 프로덕션 품질 관리 | 검증 없이 배포 |
에이전트가 표준 인터페이스를 통해 도구와 통신해야 하는지 결정 중이라면, Model Context Protocol 가이드가 다음으로 읽을 내용입니다.
AI 에이전트 아키텍처 패턴의 계획
계획은 시스템에서 다음에 무엇을 할지 결정하는 부분입니다. 실제로 모델은 작업에 여러 단계, 불확실한 분기, 또는 복구가 필요한 의미 있는 실패 가능성이 있을 때만 계획을 세워야 합니다.
다음과 같은 경우 플래너 우선 에이전트 아키텍처를 사용하세요:
- 작업에 명확한 목표는 있지만 경로가 불분명한 경우.
- 중간 결과가 이후 단계에 영향을 미치는 경우.
- 재시도, 분기 또는 사람의 검토가 필요한 경우.
- 첫 번째 잘못된 움직임의 비용이 높은 경우.
작업이 단순할 때는 과도한 계획을 피하세요. 답이 단일 조회, 단일 API 호출 또는 짧은 재작성이라면, 직접 실행 경로가 일반적으로 더 저렴하고 유지 관리하기 쉽습니다.
최상의 계획 계층은 작고 명시적입니다. 긴 에세이가 아닌 짧은 계획을 생성해야 합니다. 이렇게 하면 에이전트가 실행자가 절대 사용하지 않을 구조에 토큰을 낭비하는 것을 방지할 수 있습니다.
AI 에이전트 패턴의 도구 사용
도구 사용은 에이전트가 순수 텍스트 생성을 벗어나 실제 작업을 시작하는 부분입니다. 규칙은 간단합니다. 작업에 부작용이 있다면, 이를 도구 경계 뒤에 두십시오.
이 경계는 세 가지를 제공합니다:
- 명확한 입력 및 출력.
- 문제 발생 시 감사 가능성.
- 권한 및 재시도를 적용할 수 있는 장소.
도구 사용은 각 도구가 좁을 때 가장 잘 작동합니다. 검색 도구는 검색해야 합니다. 파일 도구는 파일을 편집해야 합니다. 브라우저 도구는 브라우징해야 합니다. 도구가 한 번에 너무 많은 작업을 시도할수록 모델이 잘못된 경로를 선택했을 때 복구하기가 더 어려워집니다.
이것이 바로 최고의 AI 샌드박스 솔루션이 관련되는 지점이기도 합니다. 에이전트는 일반적으로 모델 호출 이상의 것이 필요하며, 실행 계층은 워크로드와 일치해야 합니다.
코드 실행: 샌드박스가 모델 외부에 있어야 하는 이유
코드 실행은 에이전트 아키텍처가 너무 느슨할 때 일반적으로 깨지는 부분입니다. 개발자 노트북이나 공유 호스트에서 모델 생성 명령을 실행하는 것은 처음에는 편리하지만, 실패를 포함하고 재현하기 어렵게 만듭니다.
더 안전한 패턴은 지속적인 상태, 셸 액세스 및 필요 시 브라우저 지원을 갖춘 격리된 샌드박스에서 코드를 실행하는 것입니다. 이렇게 하면 호스트 시스템을 신뢰할 수 없는 출력에 노출시키지 않고 에이전트에게 실제 작업 공간을 제공합니다.
| 실행 옵션 | 강점 | 약점 |
|---|---|---|
| 로컬 셸 | 프로토타입 제작 속도 빠름 | 가장 큰 피해 범위 |
| 원격 샌드박스 | 더 안전하고 재현 가능 | 추가 플랫폼 의존성 |
| 브라우저/컴퓨터 샌드박스 | 실제 워크플로우 처리 | 더 많은 구성 요소 |
Novita Agent Sandbox는 텍스트 생성뿐만 아니라 다단계 실행을 위해 구축되었기 때문에 이 계층에 잘 맞습니다. 따라서 코딩 에이전트, 브라우저 워크플로우 및 에이전트가 결과를 검사하고 계속 진행해야 하는 모든 흐름에 유용합니다.
평가: 배송 전에 측정해야 할 것
평가는 영리한 데모와 신뢰할 수 있는 시스템의 차이입니다. 프로덕션 에이전트는 프롬프트 품질뿐만 아니라 결과 품질로 측정되어야 합니다.
| 지표 | 알려주는 내용 |
|---|---|
| 작업 성공률 | 에이전트가 실제로 작업을 완료하는지 여부 |
| 도구 호출 성공률 | 작업이 올바르게 실행되는지 여부 |
| 재시도율 | 아키텍처가 실패로부터 복구하는 빈도 |
| 샌드박스 종료 상태 | 실행이 안정적인지 여부 |
| 사람 검토율 | 출력에 여전히 수동 수정이 필요한 빈도 |
가장 간단한 평가 루프는 다음과 같습니다. 작업 세트를 정의하고, 에이전트를 실행하고, 출력을 점수화한 다음, 체인에서 가장 약한 단계를 수정합니다. 모델이 잘 계획하지만 도구가 실패하면 도구를 개선하세요. 도구는 작동하지만 추론이 실패하면 플래너를 개선하세요. 둘 다 작동하지만 출력이 여전히 잘못되면 평가를 강화하세요.
Novita LLM API 및 Agent Sandbox가 스택에 맞는 방법
Novita는 두 계층으로 스택에 맞습니다. 추론 및 도구 선택을 위한 LLM API와 실행을 위한 Agent Sandbox입니다. 이 분할은 대부분의 팀이 원하는 아키텍처와 일치합니다.
| 계층 | Novita 구성 요소 | 중요한 이유 |
|---|---|---|
| 계획 및 추론 | Novita LLM API | 모델 액세스를 OpenAI 호환으로 유지하고 교체하기 쉽게 함 |
| 도구 선택 | Novita LLM API | 실행 전 구조화된 에이전트 결정 지원 |
| 코드 및 브라우저 실행 | Novita Agent Sandbox | 안전하지 않은 부분을 호스트 시스템 외부에서 실행 |
| 상태 저장 워크플로우 | Novita Agent Sandbox | 에이전트가 여러 단계에 걸쳐 계속 작업할 수 있도록 함 |
| 평가 루프 | 둘 다 | 프롬프트뿐만 아니라 전체 워크플로우를 테스트할 수 있게 함 |
에이전트 아키텍처에 표준 도구 프로토콜도 필요한 경우, 이 스택을 Model Context Protocol 가이드와 함께 사용하세요.
결론
가장 유용한 AI 에이전트 패턴은 특별하지 않습니다. 이는 계획을 실행과 분리하고, 도구 호출을 명시적으로 유지하며, 생성된 코드를 샌드박스 내에 두고, 모든 워크플로우가 평가 루프에 책임을 지도록 하는 실용적인 경계입니다. 이 네 가지 계층을 의도적으로 구축하면 에이전트 아키텍처는 디버깅하기 쉽고, 운영하기 안전하며, 데모에서만 좋아 보이는 것이 아니라 실제 워크로드와의 접촉에서 살아남을 가능성이 훨씬 높아집니다.
FAQ
AI 에이전트 패턴이란 무엇인가요?
AI 에이전트 패턴은 에이전트가 안정적으로 작업을 완료할 수 있도록 계획, 도구 사용, 실행 및 평가를 구성하는 재사용 가능한 방법입니다.
AI 에이전트 패턴과 에이전트 아키텍처의 차이점은 무엇인가요?
패턴은 구성 요소입니다. 아키텍처는 이러한 구성 요소를 하나의 워크플로우로 결합하는 전체 시스템입니다.
모든 에이전트에 코드 실행이 필요한가요?
아니요. 작업이 단순하다면 코드 실행은 불필요합니다. 에이전트가 실제 작업을 실행, 검사 또는 수정해야 할 때 사용하세요.
에이전트 실행에 샌드박스를 사용하는 이유는 무엇인가요?
샌드박스 실행은 위험을 포함하고, 상태를 유지하며, 호스트 머신에서 모델 생성 코드를 실행하는 것보다 에이전트 실행을 디버깅하기 쉽게 만들기 때문입니다.
Novita AI는 에이전트 아키텍처를 어떻게 지원하나요?
Novita AI는 LLM API를 통해 모델 계층을, Agent Sandbox를 통해 실행 계층을 제공하며, 이는 다단계 에이전트 워크플로우에 실용적으로 적합합니다.
