소개
시도하고자 했던 것과 그 이유를 알려주세요.
(지난 2주차 스터디 중 한 사례에서 많은 비개발자이며 비기너 분들이 같은 애로사항을 갖고 있다는 게 파악되었습니다. 그 분은 대화 하나하나를 사진 찍어 AI에게 물어보고 해결하셨다고 합니다. 사실 나도 처음에는 그런 방법으로 진행했었는데, 많이 배우기는 했지만 중간에 한번 잘못하면 역추적하여 다시 진행해야 해 서 시간도 오래 걸리고 진행도 더뎠습니다.
사실 별거 없는 나의 노하우가 비기너 분들에게 도움이 되셨으면 하여, 사례글을 남깁니다.
진행 방법
어떤 도구를 사용했고, 어떻게 활용하셨나요?
Tip: 사용한 프롬프트 전문을 꼭 포함하고, 내용을 짧게 소개해 주세요.
Tip: 활용 이미지나 캡처 화면을 꼭 남겨주세요.
Tip: 코드 전문은 코드블록에 감싸서 작성해주세요. ( / 을 눌러 '코드 블록'을 선택)
우선 어떤 에이전트나 스킬을 접하면 바로 대화창에 해당 폴더을 지정하여 분석하라고 요청하고, 선택지에서 용어도 자세하게 설명해 주고, 필요한 사항 준비물과 체크리스크까지 제안해달라고 요청합니다.
필요한 배경 지식 — 분야별 준비 가이드
1. 에이전트 아키텍처 (가장 기초)
핵심 개념 3가지:
GRAM 루프 — 에이전트의 기본 동작 사이클
Goal(목표) → Reasoning(추론) → Action(행동) → Memory(기억) → 반복준비: "ReAct 패턴", "GRAM loop AI" 검색해서 개념 이해
MSA vs Unified Cognition — 에이전트를 여러 개로 쪼갤지, 하나로 쓸지의 철학
MSA: 여러 전문 에이전트가 협업 (팀처럼)
Unified: 하나의 강력한 에이전트가 다 처리 (1인 만능)
Hybrid: 둘을 섞음 (실무 표준)
준비: 몰라도 됩니다. 스킬이 예시와 함께 설명해주며 선택하게 합니다.
에이전트 vs 챗봇 vs 워크플로우 차이
챗봇
워크플로우
에이전트
자율 계획
❌
❌
✅
도구 호출
❌
정해진 것만
✅ 자유롭게
자기수정
❌
❌
✅
준비: 내가 만드려는 게 3가지 중 어디에 해당하는지 미리 생각해두기
2. 토폴로지 (연결 방식)
한 줄 요약으로 충분합니다:
토폴로지
한 줄 설명
대표 도구
Centralized
하나가 지휘, 나머지는 실행
직접 구현
Hierarchical
팀장-팀원 구조처럼 위임
CrewAI
DAG
의존성 그래프 (A 끝나야 B 시작)
LangGraph
Blackboard
공유 메모장에 각자 읽고 씀
Redis 등
Hybrid
위를 섞어 쓰는 것 (실무 표준)
LangGraph
준비: 의사결정 트리 하나만 기억하면 됩니다
요청이 정형적(정해진 패턴)이다 → DAG (LangGraph)
조직 구조처럼 자연스럽다 → Hierarchical (CrewAI)
잘 모르겠다 → Hybrid (스킬이 안내해줌)
3. 프레임워크
준비 수준을 3단계로 나눠드릴게요:
[입문] Claude Tool Use — 가장 단순
Claude API에 도구 목록(
tools=)을 넘기면 Claude가 알아서 호출Python 기초만 알면 됨
준비: Anthropic 공식 Tool Use 문서 한 번 읽기
[중급] LangGraph — 그래프 기반 흐름 제어
에이전트 동작을 노드(node)와 엣지(edge)로 그래프로 표현
준비: LangGraph 튜토리얼 영상 1~2개 + Python 기초
[중급] CrewAI — 역할 기반 팀 구성
Role(역할), Goal(목표), Backstory(배경)를 정의하면 팀처럼 협업
준비: CrewAI 공식 예제 1개 실행해보기
스킬 사용에는 설치 불필요 — 스킬이 코드 스켈레톤을 생성해주므로 개념만 알면 됩니다
4. 거버넌스 (가장 중요, 가장 자주 빠뜨리는 것)
왜 중요한가: 이게 없으면 에이전트가 이메일을 멋대로 보내거나, 파일을 삭제하거나, 무한 루프에 빠집니다.
준비해야 할 4가지 개념:
개념
내용
준비
화이트리스트
에이전트가 할 수 있는 행동 목록
내 에이전트가 써야 할 기능 3~5개 미리 정리
블랙리스트
절대 하면 안 되는 행동 목록
"이것만은 안 된다" 3개 미리 생각
HITL
사람이 승인해야 실행되는 분기
어떤 상황에서 사람 확인이 필요한지 생각
감사 로그
에이전트가 한 모든 행동 기록
로그를 어디에 저장할지 (DB? 파일?)
준비: 추상적으로 몰라도 됩니다. "내 에이전트가 절대 하면 안 되는 것 3가지" 를 미리 적어오면 됩니다.
5. 메모리
4종류만 알면 됩니다:
종류
비유
예시
단기
대화 중 기억
이번 대화에서 사용자가 말한 것
장기
사용자 프로필
이 사용자의 취향, 히스토리
공유
여러 에이전트 공유 공간
에이전트 A가 찾은 정보를 B도 씀
외부(RAG)
외부 문서 검색
회사 내부 문서, PDF 등
준비: "내 에이전트가 무엇을 기억해야 하는가" 를 생각해두기 TTL(유효기간) 정책도 생각: "장기 메모리는 몇 일 후 삭제?"
6. Observability (추론 추적)
한 줄 요약: 에이전트가 "왜 그 판단을 했는지" 나중에 추적할 수 있는 능력
준비해야 할 것:
에이전트의 모든 판단 과정을 어디에 저장할지 (DB? 로그 파일?)
사고가 났을 때 "언제, 어떤 도구를, 왜 호출했는지" 재현 가능한지
준비: 개발/테스트 단계라면 JSONL 파일로도 충분. 운영이라면 PostgreSQL 또는 OpenTelemetry 도입 고려.
7. 평가 (Evaluator)
핵심: 에이전트가 낸 결과가 맞는지 검증하는 단계. 이게 없으면 틀린 답을 그냥 출력합니다.
3가지 방식:
방식
설명
준비 수준
Self-check
모델 스스로 재검토
시스템 프롬프트에 지침 추가 (쉬움)
규칙 기반
특정 조건 충족 여부 확인
PASS/FAIL 기준 미리 정의
Critic 에이전트
다른 LLM이 검토
비용 증가, 품질 높음
준비: "이 에이전트의 답변이 좋은지 나쁜지 어떻게 판단하나?" 기준 1~2가지 미리 생각
스킬 실행 전 준비 체크리스트
스킬을 실행하기 전에 이것만 생각해오면 대화가 훨씬 수월합니다:
만들려는 에이전트가 무슨 문제를 해결하는가?
사용자는 누구인가? (내부 직원? 고객?)
에이전트가 절대 하면 안 되는 것 3가지
에이전트가 써야 할 외부 도구/API 목록
성공 기준 — 언제 "잘 됐다"고 판단하는가?
이 5가지만 준비하면 나머지는 스킬이 단계별로 안내해줍니다.
결과와 배운 점
배운 점과 나만의 꿀팁을 알려주세요.
과정 중에 어떤 시행착오를 겪었나요?
도움이 필요한 부분이 있나요?
앞으로의 계획이 있다면 들려주세요.
(많은 시행착오를 겪으며 얻은 지식은 더 오래갑니다.
사진 찍고 올려서 물어보며 진행하셔도 좋고, 저처럼 분석을 요구해도 좋을 거 같습니다.
한눈에 볼 수 있어서 더 좋은 거 같습니다^^)
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