신뢰할 수 있는 AI 에이전트는 작업을 나누는 능력뿐 아니라 결과를 평가하고 위험한 행동을 통제하는 구조가 필요하다. 1. 작업 계획과 멀티 에이전트의 기본 원리 복잡한 목표는 여러 단계로 나누면 관리하기 쉽다. 멀티 에이전트는 역할이 다른 여러 에이전트가 조사, 작성, 검토처럼 작업을 분담하는 구조다. 적합한 경우 개발할 때 주의할 점 에이전트 수를 늘리면 통신 비용, 중복 작업과 … 더 읽기
1. 시스템 프롬프트와 컨텍스트 설계 기초 시스템 프롬프트는 에이전트의 역할, 허용 범위, 출력 형식과 안전 규칙을 정의한다. 컨텍스트는 현재 작업에 필요한 대화, 문서와 도구 결과를 모델에 제공한다. 핵심 원칙 개발할 때 주의할 점 프롬프트만으로 보안과 권한을 보장할 수 없다. 중요한 제한은 애플리케이션 코드와 접근 제어에서도 검사해야 한다. 2. AI 에이전트 메모리: 단기 기억과 장기 기억 … 더 읽기
1. AI 에이전트란 무엇인가: 챗봇과의 차이 AI 에이전트는 목표를 받아 필요한 작업을 판단하고, 도구를 사용하며, 결과를 확인하는 소프트웨어다. 일반 챗봇이 주로 질문에 답한다면 에이전트는 답변을 넘어 실제 작업 흐름을 수행한다. 핵심 구조 개발할 때 주의할 점 에이전트에 모든 결정을 맡기면 오류가 연속으로 커질 수 있다. 실행 횟수, 비용, 시간 제한을 두고 결제·삭제·발행처럼 영향이 큰 작업은 … 더 읽기