AI - Agentic Design Patterns - Part 1

 

Agentic Design Patterns의 Part 1에서는 지능형 에이전트 시스템을 구축하기 위한 7가지 핵심 디자인 패턴을 다루고 있습니다.

 

Chapter 1 Prompt Chaining

복잡한 문제를 한 번에 해결하려 하지 않고, 여러 개의 작고 관리 가능한 단계로 나누어 순차적으로 처리하는 방식입니다.

각 단계의 출력 결과가 다음 단계의 입력으로 사용되므로, 전체 프로세스의 신뢰성과 제어 가능성을 높일 수 있습니다.

 

Chapter 2 Routing

입력된 사용자의 질문이나 현재 상황을 분석하여 가장 적절한 도구, 하위 에이전트, 또는 프로세스로 작업 흐름을 동적으로 분배하는 기술입니다. 이를 통해 에이전트는 정해진 선형적 경로가 아닌, 상황에 맞는 유연한 의사결정을 내릴 수 있습니다.

 

Chapter 3 Parallelization

서로 의존성이 없는 독립적인 작업들을 동시에 실행하여 효율성을 극대화하는 패턴입니다.

예를 들어, 여러 소스에서 정보를 동시에 검색하거나 데이터를 분석할 때 사용하여 전체 대기 시간을 줄일 수 있습니다.

 

Chapter 4 Reflection

에이전트가 자신이 생성한 결과물을 스스로 검토하고 비평하여 오류를 수정하거나 품질을 개선하는 과정입니다.

'생성(Generator)'과 '비평(Critic)'의 역할을 분리하여 피드백 루프를 형성함으로써, 한 번의 시도보다 훨씬 더 정확하고 완성도 높은 결과를 만들어냅니다.

 

Chapter 5 Tool Use

LLM이 단순히 텍스트만 생성하는 것을 넘어, 외부 API나 데이터베이스, 소프트웨어 등과 상호작용할 수 있게 하는 기능입니다.

에이전트는 사용자의 요청을 분석하여 필요한 도구를 판단하고 호출함으로써 실시간 정보를 얻거나 실제 작업을 수행할 수 있습니다.

 

Chapter 6 Planning

복잡하고 모호한 목표를 달성하기 위해 에이전트가 스스로 논리적인 하위 단계들을 수립하고 실행 순서를 정하는 능력입니다.

단순한 반응형 시스템과 달리, 미래를 예측하고 전략적으로 행동 순서를 구성하여 거대한 목표를 해결 가능한 단위로 분해합니다.

 

Chapter 7 Multi-Agent Collaboration

하나의 만능 에이전트 대신, 각기 다른 전문성을 가진 여러 에이전트가 팀을 이뤄 협력하는 구조입니다. 연구원, 작가, 검토자 등 각 에이전트가 자신의 역할에 집중하고 서로 결과물을 주고받음으로써 단일 에이전트로는 해결하기 힘든 복잡한 문제를 해결합니다.