개요

AI 에이전트는 목표를 달성하기 위해 자율적으로 의사결정하고 도구를 사용하는 시스템입니다. 단순한 챗봇을 넘어 복잡한 작업을 계획하고 실행하는 에이전트를 설계하려면 검증된 디자인 패턴이 필요합니다. 이 가이드에서는 ReAct, Plan-and-Execute, Reflection 등 핵심 패턴과 실전 구현 전략을 다룹니다.

에이전트의 핵심 구성요소

모든 AI 에이전트는 다음 요소로 구성됩니다:

• Brain (LLM): 추론과 의사결정의 핵심
• Memory: 단기 메모리(대화 히스토리), 장기 메모리(벡터 DB)
• Tools: 외부 세계와 상호작용하는 함수들
• Planning: 작업을 분해하고 순서를 정하는 메커니즘
• Action: 도구 실행 및 환경 변화

패턴 1: ReAct (Reasoning + Acting)

ReAct는 가장 기본적이면서도 강력한 에이전트 패턴입니다. 생각(Thought) - 행동(Action) - 관찰(Observation)을 반복하며 문제를 해결합니다.

from langchain.agents import create_react_agent, AgentExecutor
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.tools import Tool

def search_web(query: str) -> str:
    return f"검색 결과: {query}에 대한 정보..."

tools = [
    Tool(
        name="Search",
        func=search_web,
        description="웹에서 정보를 검색할 때 사용"
    )
]

llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o", temperature=0)
agent = create_react_agent(llm, tools, prompt)
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True)

패턴 2: Plan-and-Execute

복잡한 작업을 사전에 계획한 후 순차 실행하는 패턴입니다. ReAct보다 구조적이고 예측 가능합니다.

패턴 3: Reflection (자기 반성)

에이전트가 자신의 출력을 비판하고 개선하는 패턴입니다. 품질이 중요한 작업에 유용합니다.

고급 패턴: Multi-Agent Collaboration

여러 전문화된 에이전트가 협력하는 패턴입니다. 각 에이전트는 특정 역할을 담당합니다.

에이전트 설계 시 고려사항

• 무한 루프 방지: max_iterations 설정 필수
• 비용 관리: 각 단계의 토큰 사용량 모니터링
• 오류 처리: 도구 실행 실패 시 재시도 또는 대안 제시
• 메모리 관리: 긴 대화 시 요약 또는 중요 정보만 유지
• 도구 선택 최적화: 너무 많은 도구는 혼란 유발 (5~10개 권장)

마무리

AI 에이전트 설계는 문제 도메인에 따라 적절한 패턴을 선택하는 것에서 시작합니다. 단순 질의응답은 ReAct, 복잡한 프로젝트는 Plan-and-Execute, 품질 중시는 Reflection, 팀 협업은 Multi-Agent를 고려하세요. 작은 프로토타입으로 검증하고, 실패 사례를 수집하며 프롬프트와 도구를 개선하는 반복 과정이 성공적인 에이전트 시스템의 핵심입니다.