AI Agent 엔지니어링 가이드
이 시리즈의 글 24개
Agent 아키텍처, 안전 경계, 도구 호출, 메모리, 멀티 Agent 오케스트레이션, 평가와 복구를 다루는 엔지니어링 경로.
AI Agent Sandbox 구축 가이드: 안전한 코드 실행 환경 만들기
AI Agent가 생성한 코드를 안전하게 실행하기 위한 샌드박스 구축 방법을 설명합니다. Docker, gVisor, Firecracker를 비교하고 로컬 개발부터 Kubernetes 배포까지 단계별로 다룹니다.
AI 에이전트 개발 실전: 아키텍처 설계 및 구현 가이드
AI 에이전트 아키텍처 설계를 깊이 있게 살펴봅니다. ReAct, Plan-and-Execute, Multi-Agent 세 가지 패턴을 비교하고, 다섯 가지 멀티 에이전트 오케스트레이션 패턴과 Claude Agent SDK 실전 코드 예제를 통해 이론부터 구현까지 한 번에 익힐 수 있습니다.
Agent 메모리 시스템 설계: 세션에서 장기 기억까지
Agent 메모리 시스템을 처음부터 구축하는 방법: 네 가지 메모리 유형 선택, 5단계 파이프라인 구현, Mem0/Zep/LangMem 프레임워크 비교와 프로덕션급 비용 최적화 전략
AI Agent 메모리 관리: 장기 기억과 지식 거버넌스 실전
AI Agent의 세 가지 기억 유형과 4계층 구조, Mem0·Letta 프레임워크를 비교하고 벡터 데이터베이스와 지식 그래프로 기억 상실과 컨텍스트 부패를 해결하는 방법을 설명합니다.
AI Agent 도구 호출 실전: 외부 API와 서비스 연동하기
Function Calling부터 MCP까지 Claude와 OpenAI의 도구 호출 방식을 살펴보고, 완전한 코드 예제와 모범 사례를 통해 API를 호출할 수 있는 AI Agent를 만드는 방법을 설명합니다.
Computer-Use Agent: AI가 컴퓨터를 직접 조작하는 시대
Claude Computer Use 기술을 원리부터 실전까지 깊이 있게 설명합니다. Docker 배포, 코드 예제, 경쟁 제품 분석, 보안 모범 사례를 통해 AI 데스크톱 자동화의 최신 기술을 익힐 수 있습니다.
멀티 에이전트 협업 실전: 4가지 아키텍처 패턴 선택 가이드
Subagents부터 Router까지 멀티 에이전트 협업 시스템의 4가지 핵심 아키텍처 패턴을 살펴보고, LangGraph 구현 코드와 프로덕션급 성능 최적화 방법을 알아봅니다.
AI Agent 도구 체인 설계: 단일 도구에서 도구 생태계로 진화하는 가이드
MCP 프로토콜부터 주요 프레임워크 선택까지 AI Agent 도구 체인 설계를 자세히 설명하고, LangChain, CrewAI, AutoGen 비교와 기업 도입 실무를 다룹니다. 확장 가능한 도구 생태계를 구축하는 데 도움을 줍니다
LangGraph 상태 관리 실전: Checkpoint, Thread State와 실패 복구
2026 LangGraph 상태 관리 실전 가이드입니다. checkpoint, thread state, failure recovery, AutoGen 비교와 모니터링 방안을 설명해 복구 가능한 프로덕션급 Agent 아키텍처를 설계하도록 돕습니다.
LangGraph 다중 Agent 협업 실전: Supervisor 패턴과 작업 분배
LangGraph Supervisor 패턴의 아키텍처 원리를 깊이 살펴보고, Research + Writing 팀 실전 사례로 다중 Agent 작업 분배와 협업의 핵심 기법을 익힙니다. 실행 가능한 전체 코드 예제를 포함합니다
LangGraph vs AutoGen 상태 추적 비교: checkpoint 메커니즘, 타임아웃 복구와 선택 기준
LangGraph vs AutoGen 상태 추적을 깊이 비교합니다. Checkpoint 메커니즘, 타임아웃 복구, 분산 지원 등 12개 차원에서 두 Agent 프레임워크를 정량 비교하고, 실제 시행착오 사례와 선택 의사결정 트리, 실행 가능한 코드를 함께 정리했습니다.
LLM 구조화 출력: JSON Schema 강제와 도구 호출 안정성 확보
프로덕션급 LLM 구조화 출력 완전 가이드: JSON Schema 강제 검증부터 도구 호출 안정성 확보까지. OpenAI/Claude/Gemini 3대 벤더의 구현 방식을 비교하고 Python/TypeScript 실전 코드 템플릿을 제공하며, 100% 형식 준수를 목표로 하는 3계층 신뢰성 아키텍처를 구축합니다.
Agent 평가 벤치마크 실전: AgentBench부터 DeepEval까지 성능 테스트 가이드
Agent 평가 벤치마크와 성능 테스트 프레임워크를 자세히 살펴보고 AgentBench, WebArena, τ-Bench 등 5대 벤치마크를 비교하며 DeepEval 기반 컴포넌트 수준 평가 방법과 전체 코드 예시를 제공합니다.
Agent의 계획 능력은 어떻게 평가할까? 추론 깊이, 작업 분해, 자기 교정 실전 평가
Agent의 계획 능력은 어떻게 평가할까요? 이 글에서는 추론 깊이, 작업 분해, 자기 교정 평가 방법론을 설명하고 AgentBench, ToolBench, ACPBench 등 주요 benchmark를 비교해 실전 평가 가이드를 제공합니다.
AI Agent 모니터링, 알림, 실패 복구: 로그에서 상태 머신까지의 설계 실전
AI Agent 배포 후 실패 원인을 찾기 어렵다면? 로그에서 상태 머신까지 이어지는 설계 실전으로, 모든 실패를 관측하고 복구할 수 있는 프로덕션급 모니터링 알림 체계를 구축하는 방법을 정리했습니다
DeepAgents 아키텍처 해설: 계획 도구, 서브 에이전트와 파일 시스템
DeepAgents의 네 가지 핵심 아키텍처인 Planning Tools, Sub-agents, File System, System Prompts를 깊이 있게 분석하고 LangGraph, AutoGen 등 프레임워크와 비교하며 실전 코드 예시와 모범 사례를 제공합니다
2026년 AI Agent 엔지니어링 가이드: LangGraph와 OpenAI Agents SDK 선택 기준
LangGraph, OpenAI Agents SDK, AutoGen, CrewAI, Temporal을 상태, 도구, HITL, guardrails, eval, 관측성, 배포 복잡도 기준으로 비교해 Agent demo에서 프로덕션 선택으로 넘어가는 방법을 정리합니다.
Agent 컨텍스트 엔지니어링 실전: System Prompt, Memory, Tools, Files를 어떻게 나눌까
Agent 컨텍스트를 system prompt, developer rules, memory, files, retrieval, tool schema, runtime state, output contract로 나누어 긴 실행에서 규칙이 희석되지 않게 만드는 실전 프레임워크입니다.
Human-in-the-loop Agent 설계: 어떤 단계에서 사람의 승인이 필요한가
AI Agent의 승인 지점을 위험도별로 설계하는 실전 가이드입니다. 자동 실행 가능한 작업, 반드시 멈춰야 하는 작업, approve/reject/resume, timeout, 보상 처리, 감사 로그를 함께 정리합니다.
AI Agent 비용 제어: 모델 라우팅, 도구 예산, 캐시, 재시도 한도 설계
AI Agent 비용을 예산 객체, 모델 라우팅, 도구 호출 한도, Prompt Caching, Batch/Flex, 실패 재시도, circuit breaker, 비용 로그와 알림 필드로 나누어 설계하는 실전 가이드입니다.
AI Agent 권한 모델 설계: 사용자 아이덴티티, 도구 권한, 감사 로그, Secret 격리
AI Agent를 실제 도구에 연결하기 전에 사용자 아이덴티티 매핑, service account, per-tool permission, scope, secret vault, key rotation, approval policy, data boundary, audit log를 먼저 설계해야 합니다.
AI Agent 상태 머신 설계: 복잡한 워크플로를 Prompt 에만 맡기면 안 되는 이유
복잡한 AI Agent 작업을 prompt 만으로 진행 관리하지 않기 위해 state, event, guard, action, checkpoint, retry, compensation, approval pause, terminal state 로 복구 가능한 워크플로를 설계하는 방법입니다.
Agent 평가 데이터셋 만들기: 실제 작업, 궤적 로그, 회귀 테스트까지
공개 benchmark만 돌려서는 부족합니다. 실제 Agent 작업, trace, tool calls, 상태 이벤트, 사람 피드백, 실패 사례를 eval dataset으로 정리하고 회귀 테스트와 release gate에 연결하는 방법을 설명합니다.
AI Agent 프로덕션 체크리스트: 로그, 모니터링, 알림, 롤백, 카나리아 릴리스
AI Agent를 프로덕션에 올리기 전 확인할 실전 체크리스트입니다. trace, tool calls, guardrails, HITL, eval regression, 비용 예산, secrets, canary 모니터링, rollback, feature flags를 다룹니다.
