코딩 에이전트로부터 배우는 다섯 가지 AI 에이전트 구축법

AI 에이전트는 업무 자동화, 의사 결정 강화, 사용자 경험 개인화를 통해 산업 전반을 재편하고 있습니다. 코딩은 AI의 가장 인기 있는 활용 사례 중 하나입니다. 코딩 분야는 명확한 규칙, 방대한 데이터, 빠른 피드백 사이클 덕분에 AI가 얼마나 빠르게 학습하고 효과적으로 확장될 수 있는지를 보여줍니다.

만약 여러분이 스타트업 창업자이거나, AI를 활용하여 다른 영역에서 에이전트를 구축하려는 개발자라면, 코딩의 성공에서 얻을 수 있는 다섯 가지 교훈이 있습니다. 각 교훈은 코딩 분야의 이점, 여러분이 이를 어떻게 적용할 수 있는지, 그리고 다양한 산업 분야에서의 예시를 설명합니다.

1. 명확성과 효율성을 위한 구조화된 프레임워크 도입

소프트웨어 개발은 엄격한 구문 규칙과 잘 정의된 아키텍처 (예: 객체 지향 패턴, 모듈 import)에 의존합니다. 이러한 구조는 오류를 신속하게 드러내어 빠른 반복 작업을 촉진합니다. 언어 사양서든 코딩 스타일 가이드든, 프레임워크의 명확성은 AI가 최소한의 추측으로 코드를 파싱, 분석, 개선할 수 있도록 합니다.

적용 방법

어떤 영역에서든 AI 에이전트가 따를 수 있는 명확한 운영 프레임워크를 정의하세요. 입력, 예상 출력, 오류 처리 프로토콜을 표준화하여 AI가 각 시나리오에서 어떻게 진행해야 하는지 정확히 알 수 있도록 하세요. 모호성을 제거함으로써 AI는 불분명한 지침을 해석하려고 애쓰는 대신 알려진 경계 내에서 최적화하는 데 집중할 수 있습니다. 다행히도, LLM 자체는 데이터 추출에 뛰어나고, 비정형 데이터를 이해하고 구조를 끌어내는 데 능숙하므로, 하나의 에이전트가 다른 에이전트를 위해 데이터를 전처리하고 구조화하는 데 사용될 수 있습니다.

예시

SaaS 플랫폼에서 비밀번호 재설정 및 청구 문의와 같은 일반적인 문제에 대한 고객 지원 티켓을 처리하기 위해 AI 에이전트를 사용한다고 상상해 보세요. 회사는 에이전트에 대한 엄격한 티켓 형식 입력을 강제합니다 (다른 LLM/에이전트를 사용하여 이 에이전트가 요청하는 형식으로 데이터를 구조화할 수 있습니다): 모든 요청은 AI가 솔루션을 시도하기 전에 문제 유형, 심각도 수준, 관련 사용자 세부 정보 (예: 구독 등급)를 지정해야 합니다. 프로그래밍 언어가 적절한 구문을 요구하는 것과 유사하게 이러한 필수 입력을 제공함으로써 AI는 정확히 어떤 데이터를 처리하고 있는지 알 수 있으며, 셀프 서비스 솔루션을 제안하거나 복잡한 사례를 인간에게 에스컬레이션하면서 신속하게 대응할 수 있습니다. 이러한 엄격한 구조는 모호성을 제거하여 더 빠른 해결 시간과 원활한 고객 경험을 가능하게 합니다.

2. 포괄적이고 선별된 데이터 저장소 활용

GitHub 및 Stack Overflow와 같은 플랫폼은 수정 기록, 이슈 추적 노트, 상세 문서로 풍부하게 구성된 방대하고 고품질 저장소를 저장하는 지식의 보고입니다. AI 에이전트는 코드 샘플뿐만 아니라 각 변경 사항의 이면의 이유를 설명하는 개발자 토론에서도 학습합니다.

적용 방법

금융, 의료, 전자 상거래 등 어떤 분야에서든 각 결정 또는 데이터 포인트의 이면의 근거를 보여주는 주석이 달린 데이터 세트를 구축하거나 획득하는 데 투자하세요. 데이터가 더 깊고 맥락적일수록 AI는 효과적으로 일반화하고 엣지 케이스를 처리하는 방법을 더 많이 학습할 수 있습니다. 데이터는 다양한 성공적인 사례에서 변경 사항의 이면의 맥락을 제공할 수 있으며, AI가 새로운 사례에서 그 추론 능력을 모방하는 데 사용될 수 있습니다.

예시

계약서 마킹을 시도하는 법률 기술 스타트업은 변호사가 특정 조항이 포함되거나 제거된 이유를 설명하는 주석이 달린 계약서 데이터베이스를 만들 수 있습니다. LLM을 fine-tuning하거나 LLM에 제공된 예시로 AI 에이전트에 대한 맥락에 이러한 근거를 통합함으로써 시스템은 위험한 조항을 표시하거나 더 강력한 대안을 제시하는 데 능숙해집니다. 이는 코딩 에이전트가 개발자 주석에서 학습하는 방식과 유사합니다.

3. 빠르고 반복적인 피드백 루프 구현

프로그래밍에서 피드백 사이클은 거의 즉각적입니다. 코드를 작성하고, 컴파일을 시도하고 (되는지?), 테스트를 실행하고 (예상대로 작동하는지?), 결과를 확인합니다. AI 코딩 어시스턴트는 생성된 코드를 테스트 스위트 및 벤치마크와 지속적으로 비교하여 개선됩니다. 이러한 긴밀한 루프는 학습 곡선을 가속화합니다.

적용 방법

실제 결과가 시간이 걸리거나 데이터가 제한적인 영역에서 빠른 피드백 사이클을 복제하도록 노력하세요. 강력한 전술 중 하나는 시뮬레이션입니다. AI 에이전트가 다양한 접근 방식을 안전하게 실험하고 "실제 세계"에 진입하기 전에 올바른 방향으로 가고 있는지에 대한 감각을 수집할 수 있는 가상 테스트 환경을 만듭니다. 이를 통해 성능 데이터를 빠르게 수집하고, 모델을 개선한 다음, 더 자신감을 가지고 실제 세계에 배포할 수 있습니다. 또 다른 강력한 전술은 일종의 유효성 검사 또는 비평 에이전트를 사용하는 것입니다. 이는 실제 세계에 도달하기 전에 출력을 검토하고 환각이 존재하지 않고 기본 정보가 올바른지 확인합니다.

예시

계정을 조사하고 개인화된 이메일을 작성하는 AI SDR 에이전트는 먼저 고객 페르소나를 모방한 "시뮬레이션된" 대상 그룹에 이메일을 테스트하여 다양한 전술과 접근 방식을 비교하고 실제로 고객에게 보낼 최상의 방법을 선택할 수 있습니다. 또한 개인화된 이메일 생성 단계 후에는 이메일의 개인화된 정보를 확인하고 올바른지 확인하는 유효성 검사 단계를 거칠 수 있습니다.

4. 전문적인 전문성을 위한 다중 페르소나 시스템 개발

최신 코딩 에이전트는 종종 작업을 전문화된 하위 모듈로 분할합니다. 하나는 코드 생성에, 다른 하나는 디버깅에, 세 번째는 문서 작성에 집중합니다. 이는 인간 개발 팀이 프론트엔드 엔지니어, 백엔드 엔지니어, QA 테스터를 두어 각자 좁은 범위에서 뛰어난 능력을 발휘하는 것을 반영합니다.

적용 방법

데이터 분석, 의사 결정, 사용자 상호 작용 등 프로세스의 특정 기능 또는 부분을 담당하는 여러 전문화된 "페르소나" 또는 에이전트로 AI를 설계하세요. 이러한 페르소나는 전문화된 마이크로서비스처럼 통신하고 협업합니다. 복잡한 작업을 전문가에게 분산함으로써 단일 AI 구성 요소에 대한 인지 부하를 줄이고 보다 탄력적이고 확장 가능한 시스템을 만들 수 있습니다. 각 에이전트는 서로 다른 도구, 서로 다른 컨텍스트에 액세스하고, 서로 다른 구조화된 입력을 받아들이고, 서로 다른 출력을 생성할 수 있으며, 이는 차례로 다음 에이전트로 전달될 수 있습니다.

예시

KYB (Know Your Business) 확인을 자동화하는 핀테크 플랫폼을 고려해 보세요. 단일하고 만능인 AI 대신 시스템은 여러 전문화된 페르소나를 활용합니다. Document Agent는 OCR을 사용하여 법인 설립 서류와 ID를 스캔하여 진위를 확인하고, Compliance Agent는 감시 목록 및 규제 데이터베이스를 교차 참조하여 잠재적인 제재를 식별하고, Risk Agent는 의심스러운 패턴에 대한 거래 내역을 분석하고, Decision Agent는 이러한 결과를 종합하여 신청서를 승인하거나 플래그를 지정합니다. 각 작업을 소프트웨어 팀의 모듈식 구조를 반영하여 집중된 페르소나에 위임함으로써 플랫폼은 철저하고 효율적이며 확장 가능한 KYB 프로세스를 보장합니다.

5. 명확하고 추적 가능한 성과 지표 설정

개발자는 테스트 통과율, 코드 커버리지, 성능 벤치마크를 성공 또는 실패의 명확한 신호로 사용하여 AI 에이전트에게 성과를 반복하고 개선하기 위한 측정 가능한 목표를 제공합니다. AI 에이전트는 이러한 신호를 사용하여 더 나은 결과를 향해 반복합니다.

적용 방법

에이전트의 목표에 맞춰 정확도, 속도, 사용자 만족도와 같은 명확한 KPI (Key Performance Indicators)를 정의하여 에이전트를 평가하는 형태로 사용할 수 있습니다. 가능하다면 A/B 테스트를 통합하여 다양한 AI 기반 전략의 영향을 측정하고, 시간이 지남에 따라 또는 접근 방식의 변화에 따라 출력을 비교하기 위해 지속적으로 평가를 실행하세요. 이러한 테스트는 무엇이 작동하고 무엇이 작동하지 않는지, 그리고 어떻게 방향을 수정해야 하는지 정확히 파악하는 데 도움이 되어 개선의 선순환을 만듭니다.

예시

웹사이트 및 이메일 전환을 유도하려는 이메일 캠페인 및 웹 카피를 생성하는 AI 마케팅 에이전트는 이메일/웹사이트 카피 및 이미지의 다양한 버전을 생성하고, 시뮬레이션된 대상 그룹과 실제 대상 그룹 모두에서 이메일 열람률, 이메일 클릭률, 다운스트림 전환이라는 주요 KPI를 기준으로 A/B 테스트를 실행하여 더 나은 현상 유지를 위해 지속적으로 최적화할 수 있습니다.

결론

엄격한 구문과 선별된 데이터부터 빠른 피드백 루프, 전문화된 AI 페르소나, 측정 가능한 지표에 이르기까지 코딩은 실질적인 결과를 제공하는 강력한 AI 에이전트 구축을 위한 청사진을 제공합니다. 구조화된 프레임워크를 만들고, 풍부한 데이터를 중앙 집중화하고, 빠른 (또는 시뮬레이션된) 피드백 사이클을 실행하고, AI의 전문성을 구획화하고, 성능을 엄격하게 테스트함으로써 이러한 교훈을 거의 모든 영역에 적용하여 더 나은 에이전트를 만들 수 있습니다.