프로덕션 수준의 AI 에이전트 구축 방법 (Staff Software Engineer 작성) - 1부
How to build production Agents (by a staff software engineer) - Part 1
핵심 요약
현직 엔지니어가 실무 경험을 바탕으로 AI 에이전트의 핵심 구성 요소와 설계 원칙을 정리한 가이드.
- 핵심 구성 요소 — LLM, 모델 API, 도구, 메모리 관리 등 에이전트 구축의 필수 기초를 설명함.
- 도구 및 스킬 — 함수 호출과 MCP를 활용해 모델이 스스로 능력을 발견하고 실행하는 방식을 강조함.
- 메모리 관리 — 컨텍스트 윈도우 한계를 극복하기 위한 데이터 저장 및 압축 전략의 중요성을 다룸.
- 에이전트 하네스 — 입력 처리, 도구 실행, 컨텍스트 관리 등 에이전트를 유기적으로 작동시키는 구조를 정의함.
저는 메타 AI와 스타트업에서 10년 이상의 경력을 쌓은 소프트웨어 엔지니어입니다.
저는 지난 3년간 창립 엔지니어이자 창업자로서 기업을 위한 맞춤형 AI 에이전트를 구축해 왔습니다.
제가 배운 내용을 공유하고자 합니다. (희망컨대) 2부로 나누어 작성하겠습니다.
기초
LLM
이것이 핵심입니다. 현대의 LLM은 입력 토큰을 받아 출력 토큰을 생성합니다. 그게 전부입니다.
모델 API
LLM을 감싸고 입력 토큰으로 변환되거나 런타임 제어 역할을 하는 기능을 노출합니다. 출력 시에는 개발자에게 유용한 구조로 출력 토큰을 패키징합니다.
예시 기능: 대화 메시지, 추론 노력, 함수 호출, 프롬프트 캐싱, 컨텍스트 압축, 스트리밍 등.
도구 / MCP / 스킬
이 모든 것은 함수 호출의 구현체이며, 오늘날 우리가 에이전트를 구축하는 방식에 가장 큰 영향을 미친 기능이라고 할 수 있습니다.
현대 모델은 함수를 호출할 수 있다는 것을 학습했습니다(예: read_email(...)). 가장 간단한 방법은 API에 "도구"로 전달하는 것입니다. 하지만 도구를 패키징하고 배포하기 위한 프로토콜인 MCP도 있습니다.
스킬은 현재 가장 유망한 표준입니다. 수십 개의 정적(MCP) 도구로 모델의 컨텍스트 윈도우가 비대해지는 위험을 해결하기 위해, 런타임에 스스로 능력을 발견하게 합니다. 스킬은 파일 시스템에 저장되며 일반적으로 bash(...) 도구로 실행됩니다.
메모리 및 컨텍스트 관리
현재 해결해야 할 가장 흥미로운 문제입니다.
LLM은 1M 토큰과 같은 컨텍스트 윈도우 크기를 가집니다. 계속 진행하려면 제한에 도달했을 때 무언가를 제거해야 합니다. 다른 방법은 없습니다.
컨텍스트 관리는 대화 컨텍스트를 저장, 압축, 포크하는 전략과 관련이 있습니다. 메모리는 LLM 에이전트가 일반적으로 컨텍스트 윈도우를 초과하는 정보를 관리할 수 있도록 하는 메커니즘 및 인프라와 관련이 있습니다.
효과적인 메모리 시스템을 갖추는 것이 차세대 AI 에이전트를 여는 열쇠가 될 것입니다.
에이전트 하네스
모든 것을 하나로 묶는 개념입니다:
- 입력 정보를 트리거하고 LLM에 제시하는 루프.
- LLM이 호출하기로 결정한 (MCP) 도구 및 스킬의 실행.
- 대화가 진행됨에 따라 컨텍스트 관리.
- 에이전트가 살아있는 것처럼 보이게 하는 기타 비계. 예: OpenClaw의 하트비트.
에이전트 SDK 및 인프라
SDK는 지금까지 논의한 모든 것을 감싸고 프로그래밍 언어별 빌딩 블록을 제공합니다.
마지막 조각은 에이전트를 호스팅하고 실행할 인프라를 갖추는 것입니다.
예시: Claude Agent SDK 및 Claude Managed Agents, LangChain 및 Deep Agents, OpenClaw 및 Mac minis, OpenAI Agents SDK 및 기타 플랫폼 등.
에이전트 설계
2부에서는 프로덕션급 에이전트를 구축하기 위해 필요한 조절 장치들에 대해 논의하겠습니다.
그동안 궁금한 점이 있으시면 댓글을 남기거나 연락해 주세요!
