한 줄 정의
AI 모델을 단발성 질문-응답(One-shot) 기계가 아닌, 계획-실행-반복 개선(Iteration)의 주기를 가진 자율적인 시스템으로 설계하는 방식입니다.
핵심 요지
- 반복 개선(Iteration)의 중요성: 단순 프롬프트 입력이 아닌, 피드백 루프를 통해 결과물의 완성도를 점진적으로 높이는 것이 실무의 핵심입니다.
- 도구 상자(Toolbox): 웹 검색, 코드 실행(Sandbox), API 호출 등 외부 도구를 동적으로 활용하여 자율성을 확장합니다.
- 적응형 성찰: 작업을 수행하며 얻은 결과를 바탕으로 스스로 궤도를 수정하는 시스템 설계가 필수적입니다.
상세
raw/2026년 AI 에이전트 워크플로우 핵심 패턴 분석.md에 따르면, 에이전트 워크플로우의 본질은 작업 접근 방식을 인간의 문제 해결 방식(시도-관찰-수정)과 동일하게 동기화하는 것입니다. 단일 호출로는 해결할 수 없는 복합적인 문제(시장 분석, 코드 작성, 시스템 설계)를 해결하기 위해 시스템은 스스로 도구를 선택하고 단계별로 검증해야 합니다.
핵심 패턴 구성요소
- Tool Use: 모델 외부의 환경(Search, Sandbox, DB)을 도구로 활용.
- Feedback Loop: 이전 단계의 결과물을 관찰하고 전략을 재구성.
- Decoupled Planning: 전체 작업 계획을 분리하여 각 단계마다 가장 최적의 모델과 도구 조합 적용.