The Future of AI is Agentic.
단순한 프롬프트를 넘어, 스스로 계획하고 도구를 사용하며 문제를 해결하는 AI 에이전트의 설계 패턴과 재현 가능한 워크플로우를 공유합니다.
Orchestration
Memory & Context
Tool Integration
Evaluation Hooks
Error Recovery
Why Agentic Workflow?
재현 가능한 설계
"내 컴퓨터에서는 잘 됩니다"라는 모호함을 제거합니다. 모델 버전, 파라미터, 환경 변수, 그리고 실행 로그를 투명하게 공유하여 누구나 동일한 결과를 얻을 수 있도록 돕습니다.
실패를 통한 자산화
성공한 결과물보다 중요한 것은 실패한 지점입니다. 환각(Hallucination), 무한 루프, 도구 호출 오류 등 에이전트가 마주하는 한계를 기록하고 이를 극복하는 전략을 논의합니다.
운영 효율성 및 최적화
LLM 호출 비용을 줄이면서도 작업 성공률을 높이는 오케스트레이션 기법을 연구합니다. 큐잉 시스템, 비동기 워커, 그리고 비용 가드레일 설계법을 공유합니다.
Mastering Agentic Workflows
Essential Knowledge Base
1. 에이전트 설계의 4대 요소
- Planning: 목표를 작은 하위 작업으로 분해하고 순서를 결정하는 능력 (예: ReAct, Chain-of-Thought).
- Memory: 장단기 기억을 관리하고 과거의 실행 결과를 다음 단계에 반영하는 구조.
- Tools: API, 웹 검색, 코드 실행기 등 외부 도구를 정확하게 호출하고 결과를 해석하는 법.
- Verification: 에이전트의 출력이 정해진 제약 조건을 만족하는지 스스로 검증하고 수정하는 피드백 루프.
2. 재현 가능한 공유 템플릿
커뮤니티에 워크플로우를 공유할 때는 다음 항목을 포함하는 것을 권장합니다.
- 사용 모델 (예: GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet) 및 시스템 프롬프트
- 도구 정의서 (Function Definition) 및 접근 권한 범위
- 오케스트레이션 라이브러리 (예: LangGraph, CrewAI, PydanticAI)
- 실제 실행 로그 및 토큰 소모 비용 정보
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