[제3회] 단순 실행을 넘어 사고하는 AI:
에이전트 워크플로우 설계의 핵심 원칙
인공지능의 패러다임이 '대화형 인터페이스'에서 '자율 실행형 에이전트'로 급격히 전환되고 있습니다. 단순한 질의응답을 넘어 사용자의 목표를 이해하고, 이를 달성하기 위한 하위 태스크를 스스로 생성하여 실행하는 AI 에이전트 오케스트레이션 기술은 2026년 기업 생산성의 핵심 지표가 될 것입니다.
1. ReAct(Reasoning and Acting) 프레임워크의 심층 이해
현대적인 AI 에이전트의 근간이 되는 ReAct 모델은 모델이 행동(Action)하기 전 사고(Thought) 과정을 거치고, 그 결과인 관찰(Observation)을 통해 다음 단계의 추론을 이어가는 루프 구조를 가집니다. 이를 통해 모델은 할루시네이션을 최소화하고 외부 툴(API, 데이터베이스)을 정교하게 사용할 수 있게 됩니다.
2. 에이전틱 워크플로우(Agentic Workflow)의 4가지 패턴
앤드류 응(Andrew Ng) 교수가 강조한 에이전트의 효율성을 극대화하는 4가지 설계 패턴을 실무에 적용해 보아야 합니다.
Reflection (자기 비판)
AI가 생성한 결과물을 스스로 검토하고 오류를 수정하는 단계를 추가하여 최종 퀄리티를 비약적으로 상승시킵니다.
Tool Use (도구 활용)
계산기, 검색 엔진, 코드 인터프리터 등 외부 도구를 시의적절하게 호출하여 LLM의 연산 한계를 극복합니다.
이 외에도 **Planning(복잡한 목표를 세분화)**과 **Multi-agent Collaboration(여러 에이전트 간의 협업)** 패턴을 통해 인간의 개입을 최소화한 업무 완결형 시스템 구축이 가능해집니다.
3. 결론: '가치 있는 콘텐츠'로서의 AI 에이전트
단순한 프롬프트 엔지니어링을 넘어, 이러한 시스템적 접근 방식을 이해하는 것이 진정한 AI 전문가의 역량입니다. ai-all.co.kr은 독자 여러분이 자신만의 자율형 에이전트를 구축할 수 있도록 Python 기반의 LangGraph 및 CrewAI 실전 가이드를 연재할 예정입니다.