에이전트 구축 단계
본문에서는 Gemini 3 Pro와 Python SDK를 활용하여 에이전트를 단계별로 구축하는 과정을 상세히 설명합니다.
1단계: 기본 텍스트 생성 및 추상화
- 초기에는 대화 기록을 유지하는 단순한 챗봇 클래스를 구현합니다. 이 단계에서는 아직 도구 사용 능력이 없어 ‘손이나 눈’이 없는 상태입니다.
2단계: 도구 통합 (함수 호출)
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에이전트에 기능을 부여하기 위해
read_file,write_file,list_dir과 같은 도구를 정의하고 구현합니다. -
도구 정의는 이름, 설명, 매개변수를 포함하는 JSON 스키마 형식으로 이루어지며, 모델이 도구를 언제 어떻게 사용할지 이해하는 데 중요한 역할을 합니다.
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모델은 사용자 요청에 따라 도구 사용이 필요하다고 판단하면, 도구 이름과 인수를 포함하는 구조화된 함수 호출 요청을 반환합니다.
3단계: 루프 완성 (에이전트)
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에이전트 클래스에 도구 실행 로직을 통합하여 모델이 반환한 함수 호출을 클라이언트 측에서 실행하고, 그 결과를 다시 모델에 전달하는 반복적인 루프를 구현합니다.
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SystemInstruction을 통해 모델의 행동을 안내하고,Thought signatures를 유지하여 추론 컨텍스트를 보존하는 것이 중요합니다.
4단계: 다중 턴 CLI 에이전트
- 완성된 에이전트를 간단한 CLI 루프에 통합하여 사용자 입력에 따라 지속적으로 도구를 호출하고 응답하며 작업을 완료하는 완전한 에이전트를 구현합니다.
에이전트 엔지니어링 모범 사례
에이전트의 신뢰성과 제어 가능성을 높이기 위한 핵심 원칙들은 다음과 같습니다.
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도구 설계: 명확한 이름, 정밀한 설명, 의미 있는 오류 반환, 퍼지 입력 허용 등을 통해 모델이 도구를 효과적으로 활용하도록 돕습니다.
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컨텍스트 엔지니어링: 모델의 ‘주의 예산’을 효율적으로 관리하기 위해 데이터 덤핑 방지, Just-in-time 로딩, 컨텍스트 압축, 에이전트 메모리 활용 전략을 사용합니다.
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과도한 엔지니어링 지양: 복잡한 다중 에이전트 시스템보다는 단일 에이전트의 기능을 최대화하고,
max_iterations와 같은 탈출구,SystemInstruction을 통한 가드레일, 민감한 작업에 대한 Human-in-the-loop(사용자 확인) 기능을 통합하여 안정성과 투명성을 확보합니다.