AI 에이전트가 실무에 도입되지 못하는 가장 큰 이유는 '불확실성'입니다. 하지만 에러가 발생했을 때 에이전트가 스스로 "아, 내가 틀렸구나"라고 깨닫고 수정할 수 있다면 어떨까요? 이것이 바로 자기 수정(Self-Correction) 루프의 힘입니다.
에이전틱 루프의 3단계 검증 구조
1. Generate (생성)
↓
2. Verify (검증: Unit Test, Linter, Critic)
↓
3. Reflect (반성 및 피드백 생성)
↓
Back to Step 1 (수정된 프롬프트로 재시도)
구체적인 자기 수정 사례: SQL 쿼리 생성
- 단계 1: 에이전트가 사용자의 자연어 질문을 SQL로 변환합니다.
- 단계 2: 실제 데이터베이스에서 `EXPLAIN` 명령어로 쿼리 문법을 검사합니다.
- 단계 3: 문법 오류 발생 시, 에러 로그를 에이전트에게 다시 전달합니다.
- 단계 4: 에이전트는 로그를 보고 "아, 컬럼명을 잘못 썼네"라고 판단하여 수정된 쿼리를 재실행합니다.
성능 향상을 위한 '비판자(Critic)' 에이전트 도입
단순한 문법 검사 외에도, 논리적 오류를 잡아내기 위해 '비판자 에이전트'를 따로 두는 전략이 유효합니다. 작성자 에이전트가 만든 초안을 비판자 에이전트가 공격적으로 검토하게 함으로써 최종 결과물의 품질을 상향 평준화할 수 있습니다.
결론
완벽한 AI는 없습니다. 하지만 완벽을 향해 스스로 교정하는 시스템은 만들 수 있습니다. 오류 처리 로직을 워크플로우의 부가 기능이 아닌, 핵심 엔진으로 설계하세요.