비기너를 위한 에이전트 사용방법 확인 노하우

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 해서 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) → 반복

준비: "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 호출
Python 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

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^^)

도움 받은 글 (옵션)

참고한 지피터스 글이나 외부 사례를 알려주세요.

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