에이전트는 사실 언어 모델이 다음 단계를 고르고 도구를 호출하는 소프트웨어 워크플로우예요

AI 에이전트 데모가 인상적으로 보이다가 날카로운 질문 하나에 와르르 무너지는 이유, 알고 보면 모델 문제가 아니에요.

에이전트는 사실 언어 모델이 다음 단계를 고르고 도구를 호출하는 소프트웨어 워크플로우예요. '지능'은 프롬프트와 그 주변 오케스트레이션에 있고, 비밀 마법 같은 건 없거든요. 실제로는 계획·도구 사용·메모리·제약 조건·검증, 딱 5개 배관으로 구성돼 있어요.

쓸만한 에이전트 루프는 목표 읽기 → 다음 행동 결정 → 도구 결과 반영 → 메모리 업데이트 → 제약 체크 → 출력 검증 순으로 돌아가요. LangGraph, OpenAI Agents SDK, Claude Agent SDK 같은 프레임워크 전부 이 루프의 다른 모양일 뿐이에요.

계획도 구체적이어야 해요. '관련 정보를 수집한다'는 쓸모없고, 어떤 도구에 어떤 인수를 넣는지까지 명시해야 프로덕션에서 버텨요.