Now GA: LangSmith Agent Builder

Agent Builder는 사용자의 복잡한 일상 업무를 자동화하고 간소화하기 위해 설계된 no-code 에이전트 구축 플랫폼입니다. 이 플랫폼의 핵심 아이디어는 에이전트가 사용자의 'chief of staff'처럼 작동하여, 사용자가 원하는 바를 자연어로 설명하면 에이전트가 그 목표를 달성하는 방법을 스스로 파악하고 실행하며, 피드백을 통해 지속적으로 개선된다는 것입니다.

핵심 방법론 (Core Methodology):

Agent Builder는 기존의 rigid한 workflow automation과 달리, 사용자 피드백과 자체적인 추론 능력을 통해 task를 수행합니다. 그 기술적 원리는 다음과 같습니다:

1. Goal Comprehension & Initial Planning: 사용자가 "Send me a daily meeting brief"와 같이 자연어로 목표를 제시하면, Agent Builder는 내부의 Large Language Model (LLM)을 활용하여 이 목표를 이해하고 초기 계획을 수립합니다. 이 과정에서 필요한 정보와 예상되는 단계를 추론합니다.
2. Task Decomposition & Tool Orchestration: 추론된 목표 달성을 위해 에이전트는 복잡한 작업을 더 작은 하위 작업(sub-tasks)으로 분해합니다. 예를 들어, 미팅 브리핑을 위해서는 CRM에서 고객 정보를 조회하고, 회사 웹사이트에서 최신 뉴스를 검색하며, 관련 문서를 파싱하는 등의 하위 작업이 필요합니다. Agent Builder는 이러한 각 하위 작업에 가장 적합한 도구(tools)를 자동으로 식별하고 연결합니다. 이는 사전에 정의된 도구 라이브러리(예: CRM, Slack, Notion, Google Docs 등)에서 필요한 API 호출 및 데이터 조작을 수행하는 것입니다.
3. Subagent Enlistment: 특정 하위 작업이 복잡하거나 전문적인 지식을 요구할 경우, Agent Builder는 필요에 따라 다른 전문화된 subagents를 호출하여 작업을 위임합니다. 이는 모듈식 에이전트 아키텍처를 의미하며, 각 subagent는 특정 도메인이나 작업 유형에 최적화되어 있습니다.
4. Execution & Monitoring: 에이전트는 계획에 따라 식별된 도구들을 사용하여 하위 작업을 순차적으로 실행합니다. 이 과정에서 실시간으로 실행 상태를 모니터링하며, 문제가 발생하거나 예상치 못한 결과가 도출될 경우 이를 감지합니다.
5. Iteration & Self-Correction with Memory: 전통적인 if-this-then-that 방식과 달리, Agent Builder는 실행 결과와 사용자 피드백을 기반으로 학습하고 자체적으로 반복(iterate)하여 개선합니다. 이는 'memory' 컴포넌트를 통해 과거의 상호작용, 성공 및 실패 사례, 사용자 피드백 등을 저장하고, 이를 다음 계획 및 실행 단계에 반영함으로써 에이전트의 성능과 정확도를 점진적으로 향상시키는 원리입니다. 에이전트는 작업을 완료할 때까지 이러한 계획-실행-피드백-반복 주기를 반복합니다.
6. Permission & Control: 민감한 작업을 실행하기 전에는 사용자에게 권한을 요청하는 기능이 내장되어 있어, 중요한 작업의 통제권을 사용자에게 부여합니다.
7. Extensibility (MCP & BYOM): 사용자는 remote MCP (Multi-Component Platform) 서버를 통해 custom integration이나 새로운 도구를 추가하여 에이전트의 역량을 확장할 수 있습니다. 또한, 'Bring Your Own Model' (BYOM) 기능을 통해 LLM을 선택하여 비용, 지연 시간, 또는 특정 기능에 최적화할 수 있는 유연성을 제공합니다. 이는 Agent Builder가 특정 LLM에 종속되지 않고 다양한 모델을 플러그인 할 수 있는 아키텍처를 가졌음을 시사합니다.

이러한 포괄적인 접근 방식을 통해 Agent Builder는 Daily briefings, Market + competitor research, Project tracking 등 다양한 애플리케이션과 도구에 걸쳐 발생하는 'tab-hopping tasks'를 효과적으로 자동화하며, 비개발자도 손쉽게 복잡한 업무 자동화 에이전트를 구축할 수 있도록 합니다. LangSmith 플랫폼을 통해 제공되며, 사용자는 API를 통해 에이전트를 다른 제품에 임베드하거나 subagent로 활용할 수도 있습니다.