에이전틱 워크플로우 설계 (Workflow)

에이전틱 시스템의 성공은 모델의 성능보다 ‘워크플로우의 설계’에 달려 있습니다.

단 한 번의 요청(Zero-shot)으로 완벽한 결과를 기대하지 마십시오.

Drafting: 일단 초안을 만듭니다.
Evaluating: 기준에 따라 초안을 검사합니다.
Refining: 검사 결과를 바탕으로 초안을 수정합니다.
이 과정을 3~5회 반복하는 것만으로도 품질은 기하급수적으로 올라갑니다.

2. 피드백 루프와 환경 연동 (Observation)

도구의 실행 결과는 단순한 정보가 아닌 ‘다음 행동의 이정표’가 되어야 합니다.

Error Feedback: 도구 실행 실패 시 에러 메시지를 모델에게 그대로 전달하여 스스로 해결책을 찾게 합니다. (Self-correction)
Context Grounding: 실제 데이터(DB, 로그 등)를 기반으로 추론이 흔들리지 않게 고정합니다.

3. 설계 시 주의사항 (Pitfalls)

Infinity Loop (무한 루프)

에이전트가 서로를 계속 검토하거나 결정을 내리지 못해 무한 루프에 빠지는 경우입니다.

해결: 최대 반복 횟수(Max Iterations)와 종료 조건(Stop Criteria)을 명확히 설정해야 합니다.

Error Propagation (오류 전이)

초기 단계의 작은 오류가 반복을 거치며 큰 환각으로 번지는 현상입니다.

해결: 중간 단계마다 품질 검문소(Checkpoints)를 두어 사람이 개입하거나 고성능 모델로 검증해야 합니다.

Token Cost & Latency (비용과 속도)

반복할수록 성능은 좋아지지만 비용과 대기 시간은 늘어납니다.

해결: 단순 작업은 가벼운 모델(SLM)로 처리하고, 최종 검수나 핵심 계획 수립에만 무거운 모델을 사용하는 하이브리드 전략을 사용합니다.