현대 AI 에이전트 구축을 위한 실용 가이드: Anthropic, GitHub, Docker의 개념과 엔지니어링 지혜 통합 핵심 요점 1: 디자인 컨셉(Anthropic 제공) —"과도한 디자인은 거부하고 간단한 워크플로우부터 시작하세요" 장기 에이전트를 위한anthropic.com/engineering/ef…/rPsI6NMUVs 1. 워크플로가 먼저이고 그 다음에 에이전트가 옵니다. • 처음부터 전지전능하고 완전 자율적인 AI를 만들려고 하지 마세요. 교훈: 대부분의 비즈니스 요구사항에는 결정론적 워크플로우만 필요합니다. 예를 들어, "먼저 검색하고, 그다음 요약하고, 마지막으로 이메일을 전송하는" 것은 직선 경로입니다. 경로가 불확실하고 AI가 스스로 결정을 내려야 하는 경우("검색해야 할까요, 아니면 직접 답변해야 할까요?")에만 에이전트라고 할 수 있습니다. 2. 간단한 힘: 이 기사에서는 복잡한 프레임워크보다는 구성 가능한 패턴을 사용하는 것을 강조합니다. • 권장 모드: • 프롬프트 체이닝: 작업을 작은 부분으로 나누어 단계별로 AI에 제공합니다. • 오케스트레이터-워커: 하나의 AI가 작업을 할당하고, 여러 AI가 실제 작업을 수행하는 역할을 합니다. • 평가자-최적화자: 한 AI가 작성하고, 다른 AI가 결함을 찾아 수정하는 역할을 합니다. 핵심 요점 2: 인프라(Docker에서 제공) —"AI에 안전한 '집'과 통일된 '손'을 제공하세요" Docker + E2B: 신뢰할 수 있는 AI의 미래 구축 https://t.co/WHYQxIplPD LLM이 두뇌라면, Docker는 AI 에이전트의 몸과 팔다리가 되어가고 있습니다. 이 글에서는 에이전트 시대에 Docker가 담당하는 두 가지 새로운 역할을 강조합니다. 1. 표준화된 도구 인터페이스(MCP): 이전에는 AI가 데이터베이스나 Google 캘린더에 연결해야 할 때 각 회사마다 방법이 달랐습니다. 교훈: Docker는 MCP(Model Context Protocol)를 적극 홍보하고 있습니다. 이는 AI가 USB 케이블과 같은 외부 도구에 플러그 앤 플레이 방식으로 연결할 수 있도록 하는 범용 표준입니다. 각 도구에 맞게 코드를 다시 작성할 필요 없이, 표준화된 MCP 서비스를 사용하면 됩니다. 2. 샌드박싱: • 에이전트는 코드를 실행하고 파일을 읽고 써야 하므로 컴퓨터에서 직접 실행하는 것은 너무 위험합니다(실수로 파일을 삭제할 수 있음). • 교훈: Docker 컨테이너를 사용하여 에이전트에 격리된 환경을 제공하세요. 에이전트는 컨테이너 내에서 자유롭게 실험하고, 소프트웨어를 설치하고, 코드를 실행할 수 있습니다. 문제가 발생하더라도 호스트 머신에 영향을 주지 않고 컨테이너를 삭제하기만 하면 됩니다. 핵심 관점 3: 상호작용 및 구현(GitHub에서 가져옴) —"맥락이 전부입니다" 훌륭한 에이전트를 작성하는 방법. md: 2,500개 이상의 저장소에서 얻은 교훈 https://t.co/rRZMyQtaD8 GitHub은 Copilot Workspace를 통해 에이전트가 업무에 실제로 어떻게 통합될 수 있는지 보여줍니다. 1. 환경 인식: 훌륭한 에이전트는 단지 당신의 한 문장만 읽어낼 수 없습니다. 그는 당신의 "세상 전체"를 이해해야 합니다. 교훈: GitHub Copilot의 @workspace 기능과 유사하게, 에이전트는 전체 프로젝트 저장소, 파일 구조 및 종속성을 이해해야 합니다. 에이전트 구축의 핵심은 이러한 배경 정보를 AI에 효율적으로 제공하는 것입니다. 2. 인간-기계 협업, 대체가 아님: GitHub의 경험은 에이전트가 블랙박스가 되어서는 안 되며, 투명한 파트너가 되어야 한다는 것을 보여줍니다. • 레슨: 사용자가 에이전트의 계획을 보고 에이전트의 작업 실행 중에 개입하여 수정할 수 있습니다. 요약: 최신 AI 에이전트를 만드는 방법은? • 두뇌: Anthropic에서 권장하는 간단한 패턴(예: Commander 패턴)을 사용하고 복잡한 Agent 프레임워크에 속지 마세요. • 본문: 보안을 보장하기 위해 Docker 컨테이너를 사용하여 에이전트를 실행하고, 보편성을 보장하기 위해 MCP 프로토콜을 사용하여 도구를 연결합니다. • Soul: GitHub처럼 가치 맥락을 제공하여 에이전트가 질문에 답하는 데 그치지 않고 전체 비즈니스 상황을 이해할 수 있도록 합니다. 간단히 말해서: AI 에이전트 개발은 이제 "프롬프트를 쓰는 방법조차 모르는" 초보 단계를 넘어 표준화(Docker/MCP), 패터닝(Anthropic Patterns), 엔지니어링(GitHub Context)의 성숙한 단계에 접어들고 있습니다. 블로그 주소:
