AI 기반 에이전트 디자인 패턴 완전 정복

원문 영상

https://www.youtube.com/watch?v=1OLrT3dEzhA

 

아래 내용은 영상을 요약 및 정리한 내용입니다

AI 기반 에이전트 디자인 패턴 완전 정복

에이전트 디자인 패턴이란?

AI와 머신러닝에서 **에이전트 디자인 패턴(Agentic Design Patterns)**은 LLM(Large Language Models)을 더 효율적으로 활용하는 방법을 연구하는 분야입니다. 특히, 에이전트 기반 시스템을 구축할 때 반복적으로 사용되는 패턴을 정리하고, AI가 더욱 정교한 의사 결정을 내릴 수 있도록 설계하는 방식인데요. 이번 블로그에서는 4가지 주요 패턴을 하나씩 알아보며 Python을 이용해 직접 구현하는 방법까지 상세히 설명드리겠습니다.

4가지 에이전트 패턴

본 강의에서는 다음과 같은 4가지 대표적인 에이전트 패턴을 다룹니다.

1. 반성(Reflection) 패턴 - AI가 자신의 출력을 비판적으로 검토하고 수정하도록 만듭니다.
2. 도구(Tool) 패턴 - AI가 외부 API나 계산 도구를 활용할 수 있도록 설정합니다.
3. 계획(Planning) 패턴 (React Pattern) - AI가 여러 단계를 계획하여 논리적으로 문제를 해결할 수 있도록 합니다.
4. 다중 에이전트(Multi-Agent) 패턴 - 여러 개의 AI 에이전트가 협업하여 작업을 수행하도록 구성합니다.

1. 반성(Reflection) 패턴

✅ 반성 패턴이란?

AI가 출력된 결과를 비판적으로 분석하고 개선하는 과정을 포함하는 패턴입니다. 이를 통해 AI가 더 나은 결과를 생성할 수 있습니다.

✅ 동작 방식

1. AI가 초기 출력을 생성합니다.
2. 생성된 출력을 반성(Reflection) 블록에서 평가합니다.
3. 평가 내용을 바탕으로 출력을 개선합니다.
4. 이 과정을 반복하면서 점점 더 정제된 출력을 생성합니다.

✅ 구현 방법

Python과 Groq API를 활용해 반성 패턴을 구현할 수 있습니다. 다음과 같은 흐름을 따릅니다.

from agentic_patterns import ReflectionAgent

reflection_agent = ReflectionAgent()
reflection_agent.run("머지 소트 알고리즘을 구현하세요.")

위 코드에서는 ReflectionAgent 클래스를 활용해 AI가 생성한 코드에 대해 자체 피드백을 제공하고 개선할 수 있도록 했습니다.

2. 도구(Tool) 패턴

✅ 도구 패턴이란?

AI가 자체적인 모델 가중치(Weights)에만 의존하지 않고, 외부 도구(API, 계산기, 웹 검색 등)를 활용해 더욱 정확한 정보를 가져오는 패턴입니다.

✅ 동작 방식

1. AI가 사용자의 질문을 분석합니다.
2. 필요하면 특정 도구(예: 날씨 API, 계산기 등)를 실행합니다.
3. 외부 도구의 결과를 받아와 사용자에게 반환합니다.

✅ 구현 방법

from agentic_patterns import ToolAgent, tool

@tool
def get_weather(location: str):
    return {"location": location, "temperature": "25°C"}

tool_agent = ToolAgent(tools=[get_weather])
tool_agent.run("서울의 현재 날씨는?")

위 코드에서는 @tool 데코레이터를 활용해 AI가 get_weather 함수를 도구로 인식하고 활용할 수 있도록 했습니다.

3. 계획(Planning) 패턴 (React Pattern)

✅ 계획 패턴이란?

AI가 한 번에 정답을 예측하는 것이 아니라, 여러 단계의 **사고 과정(Reasoning)과 행동(Action)**을 통해 문제를 해결하도록 하는 패턴입니다.

✅ 동작 방식

1. AI가 문제를 분석하고 첫 번째 행동을 결정합니다.
2. 도구를 실행하여 정보를 얻거나, 자체적으로 사고합니다.
3. 얻은 정보를 기반으로 다음 행동을 결정합니다.
4. 최종적으로 정답을 도출합니다.

✅ 구현 방법

from agentic_patterns import ReactAgent

react_agent = ReactAgent()
react_agent.run("1234 + 5678을 계산한 후, 결과의 로그값을 구하세요.")

이 패턴을 활용하면 AI가 복잡한 계산이나 논리적 사고가 필요한 작업도 단계적으로 수행할 수 있습니다.

4. 다중 에이전트(Multi-Agent) 패턴

✅ 다중 에이전트 패턴이란?

하나의 AI가 모든 작업을 수행하는 것이 아니라, 여러 개의 AI가 협력하여 특정 역할을 담당하는 방식입니다. 대표적인 프레임워크로 Crew AI, AutoGen, LangGraph 등이 있습니다.

✅ 동작 방식

1. 각 에이전트가 특정 역할을 맡음 (예: 작가, 번역가, 편집자)
2. 한 에이전트가 작업을 수행하면, 그 결과를 다른 에이전트가 받아서 추가 작업을 진행
3. 최종적으로 모든 작업이 완료되면 최종 결과를 생성

✅ 구현 방법

from agentic_patterns import Crew, Agent

poet = Agent(name="시인", task="인생의 의미에 대한 시를 작성")
translator = Agent(name="번역가", task="시를 스페인어로 번역")
writer = Agent(name="작가", task="번역된 시를 파일에 저장")

poet >> translator >> writer  # 에이전트 간의 순서 정의

crew = Crew(agents=[poet, translator, writer])
crew.run()

위 코드에서는 에이전트 간의 의존성을 >> 연산자로 쉽게 표현하여 흐름을 직관적으로 만들었습니다.

마무리

이번 포스트에서는 **AI 에이전트 디자인 패턴 4가지(반성, 도구, 계획, 다중 에이전트 패턴)**를 알아보고, Python을 활용한 구현 방법을 설명했습니다. 이러한 패턴을 활용하면 AI를 더욱 강력하게 만들 수 있으며, LLM을 활용한 프로젝트의 완성도를 높이는 데 큰 도움이 될 것입니다.