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AI 에이전트, '데모' 수준에서 벗어나려면 이 '설계도'부터 훔치세요

AI 에이전트, '데모' 수준에서 벗어나려면 이 '설계도'부터 훔치세요

박지민·2026년 1월 4일·3

AI 에이전트를 데모 수준에서 프로덕션 환경으로 끌어올리기 위한 핵심 설계 패턴과 아키텍처의 중요성을 공유합니다.

솔직히 고백하겠습니다.

저희 팀도 처음 AI 에이전트를 도입할 때 꽤나 애를 먹었습니다.

유튜브 튜토리얼이나 기술 블로그에 나오는 데모는 정말 근사하죠.

코드 몇 줄이면 AI가 알아서 웹 검색하고, 보고서 쓰고, 코딩까지 해주는 것 같습니다.

"이거다!" 싶어서 바로 우리 서비스에 붙여보자고 결정했습니다.

그런데 막상 프로덕션(Production) 환경에 올리니 난리가 났습니다.

에이전트가 엉뚱한 도구를 호출해서 서버 에러를 뱉어냅니다.

컨텍스트가 꼬여서 3분 전에 했던 말을 까먹습니다.

무엇보다 '신뢰성'이 담보되지 않으니 고객에게 내놓을 수가 없더군요.

팀원들은 밤새 로그를 뒤지며 프롬프트만 깎고 있었습니다.

막막했습니다.

단순히 LLM 성능이 좋아진다고 해결될 문제가 아니라는 걸 뼈저리게 느꼈습니다.

우리가 놓치고 있었던 건 모델이 아니라 '아키텍처'였습니다.

과거 웹 개발 초기에 MVC 패턴이 등장해 복잡성을 해결했듯,

AI 에이전트 개발에도 검증된 설계 패턴(Design Patterns)이 필요했던 겁니다.

맨땅에 헤딩하며 시행착오를 겪던 중, 아주 흥미로운 리포지토리를 하나 발견했습니다.

바로 라는 프로젝트입니다.

이곳은 토이 프로젝트가 아니라, 실제 현업에서 에이전트를 굴리며 검증된 패턴들을 모아둔 '실전 공략집'입니다.

저만 알고 있기 아까운, 우리 개발팀도 지금 당장 적용하고 있는 핵심 패턴 몇 가지를 공유합니다.

가장 먼저 눈여겨봐야 할 것은 오케스트레이션(Orchestration) 영역입니다.

우리는 처음에 하나의 거대한 프롬프트(Mega-Prompt)로 모든 걸 해결하려 했습니다.

"너는 슈퍼 개발자야. 기획도 하고 코딩도 하고 배포도 해."

당연히 실패합니다.

이 리포지토리에서는 '작업 분해''하위 에이전트(Sub-agent) 위임'을 강조합니다.

패턴이나 구조처럼,

작업을 지시하는 놈과 실행하는 놈을 철저히 분리해야 합니다.

복잡한 문제는 잘게 쪼개서 전문화된 작은 에이전트에게 맡기는 것이죠.

이건 MSA(마이크로서비스 아키텍처)의 철학과도 맞닿아 있습니다.

두 번째로 중요한 건 피드백 루프(Feedback Loops)입니다.

에이전트가 코드를 짰다고 칩시다.

그냥 "완료했습니다" 하고 끝내면 될까요?

절대 안 됩니다.

사람도 실수하는데 AI는 오죽하겠습니까.

여기서는 '컴파일러''CI(지속적 통합) 도구'를 피드백 루프에 포함시키는 패턴을 제시합니다.

에이전트가 코드를 생성하면, 자동으로 테스트를 돌립니다.

에러가 나면 그 에러 로그를 다시 에이전트에게 입력으로 줍니다.

"야, 14번째 줄에서 NullPointerException 났어. 고쳐."

이 과정을 통과할 때까지 뺑뺑이를 돌리는 겁니다.

이 단순한 'Self-Correction' 구조 하나만으로 코드 정확도가 비약적으로 상승했습니다.

마지막으로 컨텍스트와 메모리(Context & Memory) 관리입니다.

LLM의 컨텍스트 윈도우는 비쌉니다. 무한하지도 않고요.

무작정 모든 대화 내역을 다 때려 넣으면 비용은 폭발하고 성능은 떨어집니다.

패턴이나 같은 기법을 써야 합니다.

현재 작업에 딱 필요한 정보만 슬라이딩 윈도우로 잘라내거나,

벡터 DB에서 관련성 높은 기억만 쏙 뽑아서 주입하는 기술입니다.

이건 단순히 비용 절감이 아니라, 에이전트의 집중력을 유지시키는 핵심 기술입니다.

이 리포지토리가 가치 있는 이유는 기준이 명확하기 때문입니다.

반복 가능(Repeatable)해야 하고, 에이전트 중심(Agent-centric)이어야 하며, 추적 가능(Traceable)해야 합니다.

즉, 누군가의 뇌피셜이 아니라 블로그, 논문, 오픈소스 등으로 검증된 방식만 다룹니다.

물론 이 패턴들이 만능열쇠는 아닙니다.

하지만 적어도 "왜 안 되지?" 하며 맨땅에 헤딩하는 시간은 획기적으로 줄여줄 겁니다.

이제 막 AI 에이전트를 도입하려는 스타트업이나,

POC(개념 증명) 단계를 넘어 상용화를 고민하는 기술 리더들에게 권합니다.

화려한 모델 싸움에만 몰두하지 마세요.

결국 승부는 어떤 구조로 에이전트를 제어하고, 에러를 복구하며, 기억을 관리하느냐에서 갈립니다.

개발자 여러분, 이제 프롬프트 깎는 노인에서 벗어나 '시스템 아키텍트'가 되십시오.

검증된 설계도로 집을 지어야 태풍이 와도 무너지지 않습니다.

박지민
박지민AI 솔루션 기업 CTO

논문 속의 정확도(Accuracy)보다 통장 잔고를 지키는 추론 비용(Inference Cost)을 중시하는 생존형 기술 리더입니다. 화려한 데모 뒤에 숨겨진 엔지니어링의 고통과 비즈니스 가치를 냉철하게 분석합니다.

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