AI 에이전트 개발에서 시행착오를 줄이고 안정적인 프로덕션 시스템을 구축하려면 명확한 프롬프트, 효율적인 컨텍스트 관리, 견고한 도구 설계 등 6가지 핵심 원칙을 따라야 합니다.
AI 에이전트 개발이 빠르게 발전하면서 많은 개발자들이 실제 프로덕션 환경에서 안정적으로 작동하는 AI 에이전트를 구축하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 이론적 지식은 풍부하지만 실무에서 마주하는 구체적인 문제들과 해결책에 대한 정보는 상대적으로 부족한 상황입니다.
이 글은 app.build 개발 과정에서 얻은 실무 경험을 바탕으로 한 6가지 핵심 원칙을 소개합니다. 복잡한 이론보다는 실제로 적용 가능한 구체적인 방법론에 초점을 맞춰 정리했습니다.
프롬프트 엔지니어링의 진실: 명확성이 답이다
많은 개발자들이 프롬프트 엔지니어링을 마치 주술처럼 여기며 “$100 팁을 주겠다” 같은 트릭을 시도합니다. 하지만 실제로는 현대 LLM은 단순하고 직접적인 접근을 선호합니다.
효과적인 프롬프트의 핵심은 명확하고 상세한 지시사항입니다. 모호함이나 모순이 없는 직접적인 컨텍스트가 가장 중요합니다. 예를 들어, ast-grep 도구를 위한 시스템 프롬프트를 보면 복잡한 트릭 없이 도구 사용법에 대한 구체적인 세부사항만 포함되어 있습니다.
실무에서 유용한 접근법은 Deep Research 스타일의 LLM을 활용해 초기 시스템 프롬프트 초안을 작성하는 것입니다. 이후 사람이 개선하면 견고한 기반을 마련할 수 있습니다.
컨텍스트 관리: 필요한 만큼만, 정확하게
컨텍스트 관리는 트레이드오프의 영역입니다. 충분한 컨텍스트 없이는 모델이 헛소리를 하거나 엉뚱한 방향으로 빠지지만, 너무 많은 컨텍스트는 주의력 분산, 높은 비용과 지연을 초래합니다.
효과적인 전략은 최소한의 필요 지식을 먼저 제공하고, 필요시 도구를 통해 추가 컨텍스트를 가져오는 방식입니다. 예를 들어, 프로젝트의 모든 파일 목록을 프롬프트에 포함하되, 관련 파일의 내용을 읽는 도구를 별도로 제공하는 것입니다.
피드백 루프에서 생성되는 로그나 아티팩트는 컨텍스트를 빠르게 비대하게 만듭니다. 자동으로 적용되는 간단한 컨텍스트 압축 도구가 큰 도움이 됩니다. 각 에이전트 구성 요소에는 반드시 필요한 컨텍스트만 제공하는 캡슐화 원칙이 중요합니다.
프롬프트 캐싱 활용법: 공유되는 컨텍스트 부분을 유지하면 Anthropic의 프롬프트 캐싱 같은 메커니즘의 이점을 얻을 수 있습니다. 시스템 부분은 크고 정적으로, 사용자 부분은 작고 동적으로 구조화하는 것이 효과적입니다.
AI 에이전트를 위한 도구 설계: API보다 까다롭다
AI 에이전트의 핵심 기능은 툴 콜링(tool calling)입니다. LLM + 노출된 도구 + 기본 제어 흐름 연산자의 조합이 에이전트를 만듭니다.
에이전트를 위한 도구 설계는 API 설계와 유사하지만 실제로는 더 복잡합니다. 인간 API 사용자는 문서를 해석하고 우회 방법을 찾을 수 있지만, LLM은 허점을 오용할 가능성이 높습니다.
좋은 도구의 특징:
- 유사한 수준의 세분성으로 작동
- 제한된 수의 엄격한 타입 매개변수
- 집중적이고 잘 테스트된 기능
- 멱등성(idempotency) 보장으로 상태 관리 문제 방지
대부분의 소프트웨어 엔지니어링 에이전트는 10개 미만의 다기능 도구(read_file, write_file, edit_file, execute 등)를 가지며, 각 도구는 1-3개의 매개변수를 갖습니다.
경우에 따라서는 에이전트가 도구를 하나씩 호출하는 대신 DSL(도메인 특화 언어) 코드를 작성하도록 설계하는 것도 좋은 아이디어입니다. HuggingFace의 smolagents가 이러한 접근법을 널리 알렸습니다.
액터-크리틱 패턴: 창의성과 엄격함의 조화
효과적인 에이전트 솔루션은 LLM과 전통적인 소프트웨어의 장점을 결합합니다. 이를 위한 핵심 방법은 강화학습의 액터-크리틱 접근법과 유사한 2단계 알고리즘을 설계하는 것입니다.
액터(Actor)는 창의적 역할을, 크리틱(Critic)은 엄격한 평가 역할을 담당합니다. app.build 환경에서는 액터가 새 파일을 생성하거나 편집하고, 크리틱이 이 코드가 기대치에 부합하는지 확인합니다.
크리틱의 평가 기준은 주로 수작업으로 제작된 기준에 기반합니다:
- 코드 컴파일 가능성
- 테스트 통과
- 타입 체크
- 린터 및 기타 검증도구 통과
크리틱의 작업은 대부분 결정적이지만 100%는 아닙니다. 예를 들어, LLM으로 독립적으로 테스트를 생성하고 나중에 테스트 스위트를 실행할 수 있습니다.
강력한 피드백 루프: 도메인별 검증이 핵심
에이전트를 구축할 때는 도메인별 검증을 포함하는 것이 중요합니다. 이는 에이전트의 구체적인 접근 방식과 관계없이 유지되어야 하는 도메인 불변성을 정의하고 확인하는 것입니다.
소프트웨어 엔지니어링이 AI 에이전트의 영향을 가장 많이 받는 이유가 바로 여기에 있습니다. 피드백 루프가 매우 효과적이기 때문입니다. 컴파일러, 린터, 테스트 같은 직관적인 검증도구를 사용해 잘못된 결과를 쉽게 걸러낼 수 있습니다.
이런 사고방식은 다른 도메인에도 적용됩니다:
- 여행 에이전트: 다구간 항공편 제안 시 연결편 존재 여부 확인
- 부기 에이전트: 결과가 복식부기 원칙을 만족하지 않으면 잘못된 결과로 판단
에이전트는 적당히 회복 능력이 있습니다. 때로는 잘못된 결과를 수정할 가치가 있지만(LLM에게 “이전 솔루션이 X 때문에 받아들여질 수 없다”고 알려주는 방식), 때로는 잘못된 수정의 연쇄는 더 이상 고칠 수 없으므로 버리고 다시 시도해야 합니다.
체계적인 오류 분석: 메타-에이전트의 힘
기본적인 에이전트와 피드백 루프가 준비되면 반복적으로 개선할 수 있습니다. AI/ML 엔지니어링에서 오류 분석은 항상 핵심이었고, AI 에이전트도 다르지 않습니다.
에이전트는 매우 생산적이어서 수십 개의 에이전트를 생성하고 다양한 작업을 실행하며 엄청난 양의 로그를 생성하기 쉽습니다. 아무리 생산적이어도 에이전트의 로그 스트림을 읽기는 어렵습니다.
이때 간단한 메타-에이전트 루프가 매우 강력합니다:
- 기준선 만들기
- 궤적/로그 수집하기
- LLM으로 분석하기 (Gemini의 1M 컨텍스트에 감사)
- 받은 인사이트를 바탕으로 기준선 개선하기
이 과정은 종종 컨텍스트 관리나 제공된 도구의 맹점을 드러냅니다.
시스템 관점에서의 문제 해결
현대 LLM이 강력해진 만큼, 에이전트가 정말 어리석은 일을 하거나 지시사항을 완전히 무시할 때 사람들은 빠르게 좌절감을 느낍니다. 하지만 실제로는 지시 조정된 모델들도 보상 해킹에 취약하여, 원래 시스템 설계자가 염두에 둔 목표가 아닌 해석된 목표를 만족시키려 합니다.
중요한 인사이트는 성가신 문제가 LLM의 결함이 아니라 시스템 오류 때문일 수 있다는 것입니다. 예를 들어:
- 문제 해결에 필요한 도구 부족
- 시스템 프롬프트의 모호한 단락
- 적절한 API 키 미제공
- 파일 시스템 접근 권한 누락
실제 사례에서 에이전트가 제공된 통합을 사용하지 않고 시뮬레이션된 랜덤 데이터를 사용하는 것을 보고 화를 냈지만, 로그를 읽어보니 API 키를 제공하지 않아서 데이터 가져오기가 여러 번 실패한 후 우회 방법을 택한 것이었습니다.
실무진이 전하는 핵심 메시지
효과적인 AI 에이전트 구축은 대단한 프롬프트나 고급 프레임워크를 찾는 것이 아니라 시스템 설계와 적절한 소프트웨어 엔지니어링입니다. 명확한 지시사항, 효율적인 컨텍스트 관리, 견고한 도구 인터페이스, 자동화된 검증 루프에 집중해야 합니다.
에이전트가 짜증나게 할 때는 먼저 시스템을 디버그해보세요. 도구 누락, 불분명한 프롬프트, 불충분한 컨텍스트가 대부분의 원인이며, 모델의 한계가 아닙니다.
가장 중요한 것은 오류 분석을 개발 과정의 1급 시민으로 대우하는 것입니다. LLM이 에이전트의 실패 지점을 이해하도록 돕고, 그런 실패 모드를 체계적으로 해결하세요. 목표는 완벽한 에이전트가 아니라 안정적이고 회복 가능하며 우아하게 실패하고 반복적으로 개선될 수 있는 에이전트입니다.
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