AI Agent 시리즈
에이전트 아키텍처와 설계 패턴. 9편을 읽는 순서대로 정리했습니다.
AI Agent의 구조: 모델, 도구, 루프가 만드는 자율적 시스템
AI 에이전트를 구성하는 세 가지 본질적 요소인 모델, 도구, 루프. Anthropic과 OpenAI의 공식 가이드를 기반으로, 에이전트가 실제로 어떻게 설계되는지 그 구조를 처음부터 살펴봅니다.
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AI Agent 워크플로우 패턴: 단순한 Chaining에서 동적 Orchestration까지
Anthropic이 제시한 다섯 가지 워크플로우 패턴의 구조와 구현. Prompt Chaining, Routing, Parallelization, Orchestrator-Workers, Evaluator-Optimizer를 프로덕션 에이전트의 실제 사례와 Python 코드로 살펴봅니다.
AI AgentAI Agent의 도구 설계: ACI 원칙부터 프로덕션 스키마까지
Anthropic이 제안하는 ACI(Agent-Computer Interface) 설계 원칙과 도구 설계 5원칙. 네이밍, 스키마 설계, 에러 시그널, 멱등성까지 Claude Code의 실제 도구를 해부하며 프로덕션 수준의 도구 설계를 살펴봅니다.
AI AgentAI Agent의 컨텍스트 엔지니어링: 유한한 토큰 윈도우를 다루는 네 가지 전략
컨텍스트 엔지니어링의 본질과 에이전트의 유한한 토큰 윈도우를 관리하는 네 가지 전략. 어텐션 예산, context rot, 그리고 Claude Code와 Codex의 실제 접근법을 살펴봅니다.
AI AgentAI Agent 루프: 한 턴의 요청이 처리되는 6단계
에이전트 루프 한 턴의 내부 구조를 해부합니다. Claude Code queryLoop()의 6단계 파이프라인과 Codex Responses API의 상태 없는 재구성 방식을 비교하며, 도구 실행 동시성, 퍼미션, 에러 복구의 실제 동작을 살펴봅니다.
AI AgentAI Agent의 컴팩션 파이프라인: 200K 토큰 윈도우를 지키는 다섯 단계
Claude Code의 5단계 Pre-model Shapers 파이프라인을 해부합니다. Budget Reduction, Snip, Microcompact, Context Collapse, Auto-Compact 각 단계의 트리거 조건과 실행 메커니즘, 그리고 Codex 암호화 blob의 내부 구조를 살펴봅니다.
AI AgentAI Agent의 퍼미션 시스템: 도구 실행 전에 일어나는 일곱 단계의 판단
에이전트가 도구를 실행하기 전에 거치는 판단 과정을 해부합니다. Claude Code의 7-mode deny-first 퍼미션 파이프라인과 ML 분류기의 위험도 판단, 그리고 Codex의 OS 수준 샌드박스 격리를 비교합니다.
AI AgentAI Agent의 멀티에이전트 시스템: 여러 에이전트가 협력할 때 생기는 다섯 가지 문제
단일 에이전트를 넘어 여러 에이전트가 협력하는 시스템의 설계를 해부합니다. 조정 토폴로지, 상태 공유, 실패 전파, 토큰 경제학, 신뢰 경계라는 다섯 가지 시스템 수준 문제를 Claude Code, Codex, Anthropic Harness의 구현을 통해 비교합니다.
AI AgentAI Agent의 MCP: 에이전트가 외부 도구를 연결하는 표준 프로토콜
MCP의 Client-Server 아키텍처와 세 가지 프리미티브, 도구 폭발을 85% 줄이는 Tool Search, 에이전트 루프와의 통합까지. 에이전트가 외부 서비스를 표준화된 방식으로 연결하는 구조를 살펴봅니다.
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