Anthropic에서 말하는 성공적인 AI 에이전트 설계 원칙 [번역글] | GeekNews

해당 페이퍼는 Anthropic이 제시하는 성공적인 AI 에이전트 설계 원칙들을 다루며, 핵심적으로 '단순함'을 최우선 가치로 삼고 필요시에만 복잡성을 추가할 것을 강조합니다. 복잡한 프레임워크에 의존하기보다 단순하고 조립 가능한(compoundable) 패턴들을 활용하는 경향이 성공적인 구현으로 이어진다고 설명합니다.

1. 워크플로우(Workflows)와 에이전트(Agents)의 구분 및 도입 기준
* 워크플로우(Workflows): LLM과 도구(Tool)가 사전에 정의된 코드 경로(code path)를 따라 조율되어 처리되는 방식입니다. LLM은 미리 설정된 로직 내에서 특정 작업을 수행하는 주체로 작동하며, 예측 가능성과 일관성이 중요한 시나리오에 적합합니다.
* 에이전트(Agents): LLM이 자신의 작업 과정과 도구 사용 방식을 동적으로 관리하고 지시하는 방식입니다. LLM이 자체적으로 의사결정의 주체가 되어 유연성과 자율성을 발휘하며, 대규모 유연성과 모델 주도적 의사결정이 필요한 경우에 더 적합합니다.
* 도입 판단 기준: 처음에는 단순한 LLM 호출이나 검색(retrieval)과 같은 기본적인 방법으로 시작하고, 해당 방법이 부족하다고 판단될 때 점진적으로 워크플로우나 에이전트의 도입을 고려하는 것을 권장합니다.

2. 프레임워크 도입 원칙
LangGraph, Bedrock, Rivet, Vellum 등 다양한 에이전트 프레임워크들이 존재하지만, 개발자들은 우선 LLM API를 직접 사용하는 방법부터 시작할 것을 권장합니다. 프레임워크는 개발 속도를 높일 수 있으나, 그 내부 동작에 대한 깊은 이해 없이는 추상화로 인해 문제 해결이 어려워질 수 있으므로, 필요할 때만 도입하고 최소한의 추상화를 유지하며 직접 제어할 수 있는 수준으로 활용해야 합니다.

3. 실전 패턴별 워크플로우 및 에이전트 설계 기법
다양한 문제 해결을 위한 구체적인 패턴들이 제시됩니다.
* Augmented LLM (확장된 LLM): LLM에 검색(retrieval), 도구 연결(tool connection), 메모리(memory) 등의 빌트인 확장 기능을 추가하여 기능을 보강합니다. 구체적인 인터페이스 설계와 문서화가 중요합니다.
* Prompt Chaining (프롬프트 체이닝): 하나의 복잡한 과제를 여러 LLM 호출(단계)로 분할하여 순차적으로 처리합니다. 각 단계는 명확한 목적을 가지며, 이를 통해 전체 작업의 명확성과 정확성을 높입니다. 예: 마케팅 카피 생성 후 번역, 문서 초안 작성 후 검토 및 수정.
* Routing (라우팅): 입력된 요청이나 데이터를 분류하고, 그 분류 결과에 따라 적절한 처리 로직이나 도구로 분기시킵니다. 이는 효율적인 자원 할당과 맞춤형 응답을 가능하게 합니다. 예: 고객 문의 유형별 라우팅, 어려운 질문을 고성능 모델로 전달.
* Parallelization (병렬화): 작업을 여러 서브태스크로 나누어 동시에 처리하여 효율성을 높입니다.
* Sectioning (섹셔닝): 전체 작업을 여러 섹션으로 분할하여 각 섹션을 동시에 처리합니다.
* Voting (보팅): 동일한 작업을 여러 번 수행하게 한 후, 그 결과들 중에서 최적의 답안을 결정하는 방식입니다. 이는 결과의 신뢰도를 높이는 데 기여합니다. 예: 코드 취약점 검토, LLM 평가 자동화.
* Orchestrator-Workers (오케스트레이터-워커): 마스터 에이전트가 전체 작업을 총괄하며 하위 워커 에이전트들에게 작업을 분배하고, 워커 에이전트들이 개별 작업을 수행한 후 그 결과를 마스터 에이전트에게 반환하여 통합하는 계층적 구조입니다. 예: 복잡한 코딩 작업에서 실시간으로 필요한 부분 분배, 여러 데이터 수집/통합.
* Evaluator-Optimizer (평가자-최적화자): 하나의 LLM이 초기 답안을 생성하고, 다른 LLM(평가자)이 해당 답안을 평가하여 피드백을 제공하면, 초기 생성 LLM이 그 피드백을 바탕으로 답안을 개선하는 반복적인 최적화 과정입니다. 이는 결과의 품질을 점진적으로 향상시키는 데 사용됩니다. 예: 번역 결과 반복 개선, 복합적인 정보 수집.

4. 실제 산업 적용 사례 및 핵심 원칙
고객 지원 챗봇 통합(문제 해결 중심) 및 코딩 에이전트(자동 테스트 피드백 기반 개선) 등이 실제 적용 사례로 언급됩니다. 이러한 에이전트들은 명확한 문제 영역과 측정 가능한 결과 품질을 가지며, 최종 검토에는 항상 인간 개입이 필요함을 강조합니다.

마지막으로, 성공적인 AI 에이전트 설계의 핵심 원칙은 '단순함 유지(Keep it simple)', '에이전트 계획 과정의 투명성', '도구 및 인터페이스의 명확한 문서화와 테스트', 그리고 '프레임워크 사용 시 최소한의 추상화 및 직접 제어 권장'으로 요약됩니다. 특히, 도구 설계 시 LLM이 사용하기 편한 포맷, 충분한 토큰 할당, 명확한 사용 예시, 에지 케이스(edge case) 및 입력 형식 요구 사항을 포함한 상세한 설명을 제공하는 것이 중요하며, 실제 모델 활용 양상을 테스트하여 개선하는 'poka-yoke' 방식의 설계를 통해 사소한 실수도 방지할 것을 제안합니다.