효율적인 AI 에이전트를 구축하기 위한 핵심 프레임워크 - Claude Agent SDK Loop @omarsar0님이 공유한 이 프레임워크는 Claude Code와 같은 고급 시스템의 기반이 되는 강력한 엔진이며, 모든 분야의 AI 에이전트 개발에 적용 가능합니다. 간단하고 유연하며 신뢰할 수 있어 강력 추천합니다! 핵심은 작업 입력으로 시작하여 최종 결과가 출력될 때까지 계속 반복되는 3단계 루프입니다. 1. 맥락 수집 • 하위 에이전트를 사용하여 작업을 병렬로 처리하고, 컨텍스트 창을 분리하고, 중요한 정보를 효율적으로 전송합니다. • 자동 컨텍스트 압축(Claude Agent SDK의 기본 제공 기능) 및 에이전트/의미 검색(예: grep, tail 또는 하이브리드 검색 전략과 결합된 파일 시스템 검색)을 통해 관련 콘텐츠를 검색합니다. 특히 에이전트 인코딩과 같은 시나리오에서 효율적입니다. 2. 조치를 취하세요 • 작업을 수행하기 위한 도구 호출: 효율적인 도구를 구축하고, 통합을 표준화하고(예: 에이전트에 대한 주요 컨텍스트를 제공하는 MCP 서버), Bash 스크립트를 생성하고, 코드를 생성하고, 피드백을 얻습니다. • 코드 실행 및 경로 최적화를 통해 MCP 효율성과 토큰 활용도를 개선합니다(에이전트의 LLM 라우팅 역할과 유사). 3. 출력 확인 • 출력 품질을 확인하기 위한 명확한 규칙을 정의합니다. • 시각적 피드백을 지원합니다(다중 모드 작업에 중요). • 퍼지 규칙에 따라 평가를 위해 LLM-as-a-Judge를 사용합니다. • 알림: 프로세스를 지나치게 복잡하게 만들지 마세요. 간단한 작업에는 컴퓨터 에이전트보다 스크립팅 기술을 우선시하세요. 전반적인 프레임워크는 컨텍스트 관리 → 작업 피드백 → 출력 검증의 폐쇄 루프 반복을 강조하여 개발자가 더욱 스마트하고 적응력이 뛰어난 AI 에이전트를 구축하는 데 도움을 줍니다.
