meng shao(@shao__meng)의 스레드

[심층적 실무 요약] 고효율 및 안정성을 갖춘 AI 에이전트 구축 방법 많은 AI 에이전트가 "멍청해" 보이는 것은 모델이 충분히 똑똑하지 않아서가 아니라, 실행 능력이 부족하기 때문입니다. 이를 해결하기 위해 네 가지 핵심 요소로 구성된 "체크리스트"를 개발해야 합니다. 이 네 가지 약점을 해결하면 AI 에이전트의 성능은 "인위적인 어리석음"에서 "유능한 비서"로 진화할 것입니다. 1. 진정한 '살아있는' 기억(구조화된 기억) 많은 상담원은 짧은 "컨텍스트 창"이나 간단한 대화 요약만 볼 수 있는데, 이는 충분하지 않습니다. • 핵심 문제: 에이전트는 방금 시도한 것이 무엇인지 또는 어디에서 잘못되었는지 기억하지 못하기 때문에 종종 반복합니다. 해결책: 다음 네 가지 사항을 명확하게 기록하기 위해 구조화된 메모리를 구축해야 합니다. 1. 무슨 일이 일어났는가(사실적 기록) 2. 어떤 결정이 내려졌는가(의사결정 논리)? 3. 어디에서 실패했나요?(오류 로그) 4. 다음에는 무엇을 피해야 할까 (함정을 피하기 위한 가이드) • 효과: "함정"이 어디에 있는지 기억해야만 에이전트는 같은 곳에 두 번 빠지는 것을 피하고 스스로 교정할 수 있습니다. 2. 명시적 도구 AI가 "추측"을 통해 도구를 완벽하게 사용할 것이라고 기대하지 마세요. • 핵심 문제: 대부분의 개발자가 제공하는 도구 정의가 너무 모호하여 에이전트가 도구를 선택하거나 매개변수를 처리할 때 혼란스러워합니다. 해결책: 도구는 엄격한 코드처럼 정의되어야 하며, 에이전트에게는 명시적으로 알려야 합니다. 이 도구는 정확히 무슨 역할을 하나요? • 어떤 상황에서 사용해야 하나요? 표준 출력은 어떻게 생겼나요? • 효과: 추측의 여지를 없애면 에이전트의 추론 논리가 매우 명확하고 안정됩니다. 3. 매우 구체적인 목표 모호한 지시는 상담원의 악몽이다. • 핵심 문제: "사용자를 도와주세요" 또는 "질문에 답하세요"와 같은 명령은 친근하게 들릴 수 있지만, 에이전트에게 아무런 지침도 제공하지 않으며 목적 없는 실행으로 이어질 수 있습니다. • 솔루션: 목표는 실행 가능하고 측정 가능하며 프로세스 지향적이어야 합니다. ❌ 잘못된 예: "이 파일을 처리하세요". ✅ 올바른 예: "필드 A와 B를 추출하고, 누락된 값을 검증하고, JSON 형식으로 변환한 다음, 데이터 패킷을 제출합니다." • 효과: 명확하게 정의되고 구조화된 목표는 에이전트가 미리 정해진 경로에 따라 생각하고 행동하도록 강제할 수 있습니다. 4. 포괄적인 장애 허용 메커니즘(복구 경로) "아마추어 작품"과 "전문가용 제품"의 경계선. • 핵심 문제: 많은 에이전트의 경우 도구 호출에 실패하면 전체 프로세스가 중단됩니다. 해결책: 에이전트를 위한 "계획 B"를 설계해야 합니다. • 재시도 메커니즘: 실패하면 다시 시도합니다. • 다운그레이드 옵션: 최고의 도구를 사용할 수 없는 경우 백업 옵션이 있습니까? • 자가 진단: 상담원이 "왜 문제가 발생했는지"를 분석할 수 있습니다. • 효과: 부분적인 오류가 발생하더라도 에이전트는 충돌하는 대신 오류를 복구하고 작업을 계속 완료할 수 있습니다.