한빛미디어

AI를 이용해서 일을 하는 게 당연한 것이 되어버린 시대. 이제는 chatgpt 같은 생성형 AI 뿐만 아니라

MCP, A2A, 에이전틱 시스템 등 다양한 프로토콜과 개념들이 등장해서 트렌드를 따라가면서 업무에 적용할 수 있는 방안을 찾아야 한다는 도전과제들이 계속 부여되고 있다.

그런 의미에서 이 책은 최근 등장한 AI 에이전트, 모델의 여러 개념들을 이해시키고 개발역량과 기술 통찰력을 얻는 데 유용한 책이었다.

자율에이전트는 비동기식으로 설계되어 선제적인 출력을 제공해주고 인간은 작업 실행자에서 작업 관리자로 역할할 수 있다.

그리고 프로젝트에서 입력 가변성, 필요한 추론 복잡도, 성능/컴플라이언스 제약, 유지보수 부담이라는 네 가지 핵심 요소를 고려할 때 간단한 스크립트 코드를 쓰느냐, 결정적/반자동 워크플로를 쓰느냐, 챗봇, RAG를 쓰느냐, 완전 자율 에이전트를 쓰느냐가 나뉜다는 것도 알게 되었다. 한 번에 한 단계만 수행하는 워크플로와 RAG 대신 입력이 예측 불가능하고 다단계 계획이 필요하고 병렬 하위 작업이 많은 환경에서는 비동기로 실시간 데이터에 맞춰 재우선순위화하는 자율 에이전트가 적절하다.

에이전틱 프레임워크의 종류와 에이전트 시스템의 핵심 구성요소인 파운데이션 모델, 도구, 메모리, 지식 베이스의 선택 기준과 종류들, 에이전트 기반 시스템 설계 시 고려사항들(성능, 확장성, 신뢰성, 비용)과 트레이드 오프 관계를 잘 설명하여 실제 적용에 대한 통찰력을 제공한다.

에이전트 시스템을 설계할 때 자주 활용되는 아키텍처 디자인 패턴에는 다른 에이전트의 도움 없이 스스로 의사결정과 계획 수립, 실행을 하는 단일 에이전트 아키텍처, 여러 에이전트가 분담, 병렬처리하는 멀티 에이전트 아키텍처가 있다. 이러한 아키텍처 선택은 시스템의 확장성, 유지보수성, 유연성에 영향을 미친다고 한다. 또한 효과적인 에이전트 시스템을 만들기 위해서는 견고한 아키텍처, 절제된 엔지니어링, 촘촘한 피드백 루프가 필요하다고 한다. 

한빛미디어 전자책 :_)

이 책에서는 에이전트 시스템을 위한 사용자 경험(UX) 설계에 대해서도 개략적으로 다루고 있다.

텍스트 기반 에이전트 설계 시에는 '발견 가능성을 높이는 전략'(행동 유도성-대화 중 동적 제안을 통해 지원 기능을 선제적으로 알려야 함), 명확성, 컨텍스트 유지, 오류 관리에 대한 고려가 필요하다. 그래픽 에이전트 인터페이스에서는 생성형 UI가 화두이다. 다만, 고려해야 할 것은 화면의 물리적 공간이 한정적이므로 중요 정보에 대한 우선순위를 정하고 인터페이스의 반응형을 관리하고 화면 일관성을 유지해야 한다. 음성 인터페이스에서는 응답 생성을 위한 지연시간, 사용자가 음성명령을 중간에 멈추고 설명을 덧붙이거나 내용을 바꾸고 다듬는 등의 행위를 하더라도 재입력을 요구하지 않고 정정을 매끄럽게 반영하는 소통패턴을 상호작용으로 반영하는 것이 필요하다. 비디오 기반 인터페이스는 상당한 연산 성능과 대역폭이 필요하다. 이렇게 여러 상호작용 모달리티(텍스트, 그래픽 인터페이스, 음성, 비디오)는 결합된 형태로 멀티모달 아키텍처로 발전해가고 있다.

에이전트에 부여하는 '자율성 슬라이더'를 수동 / 요청(보조) / 자동으로 어떻게 유연하게 전환할 것인지에 대한 설계 워크플로 고려사항도 설명되어 있는데 이 부분은 정말 중요한 부분이라고 생각이 든다. 인간의 개입을 위한 자율성 수준을 손쉽게 바꿀 수 있어야 한다는 점과 사용자의 신뢰와 역량에 따라 조절하라는 점은 비단 AI의 자율성을 완전 자율 혹은 수동 한 가지로 고정시켜놓는 것이 아니라 사용자의 전문성, 주체성을 존중하기 위하여 사용자가 조정하는 것이 필요하다는 것이다.

이 책에서는 위 지식을 얻는 것만으로도 굉장히 도움이 많이 되었는데 랭체인, API 기반 도구, MCP 사용 등을 코드로 실습할 수 있다. 예전에 교육간 커서 AI, 클로드 코드 (AI 개발도구)에서 경험한 실시간 코드 생성 기능은 굉장히 신기하고 편리한 기능이라고 생각했는데 이 책에서도 언급이 되어 있었다. 다만 이 책에서 언급된 생각지도 못했던 단점과 위험, 고려사항은 '재현성'과 '품질 관리', '리소스 소비'이다. 매번 동일한 결과를 보장할 수가 없고 프롬프트나 모델 업데이트의 미세한 변화에도 전혀 다른 코드 경로가 만들어질 수 있다는 것이다. 또한 자율적으로 생성된 코드의 품질과 보안을 보장할 수가 없다. 리소스는 비효율적으로 코드가 반복적으로 생성, 실행되면 부담이 커져 가드레일 설정이 필요하다고 한다.

이외에도 오케스트레이션, 메모리, 학습과 관련된 기술 설명들도 디테일하게 나와있어 필요할 때마다 뒤적뒤적 찾아볼 것 같다. 특히 AI 엔지니어가 아니나, 회사에서 AI 엔지니어에 버금가는 지식수준과 자체 구축 소요를 요구하다보니 AI 학습, 파인튜닝에 대한 명확한 개념과 실전적인 예제가 필요했는데 이 책을 보면서 코드도 보니 막연함이 조금 해소되었다.

'단일 에이전트부터 멀티 에이전트 시스템까지, AI 앱 개발 올인원 가이드' 라는 책 표지의 한 줄 설명에 걸맞게 멀티 에이전트를 구현하고자 하는 독자들에게 적절한 에이전트 개수와 구성 방식, 단일 에이전트 시나리오와 멀티 에이전트 시나리오를 예제, 장단점, 파이썬 코드와 함께 설명하고 있다. 또한 멀티 에이전트 시스템의 조율 전략과 에이전틱 시스템의 자동설계(ADAS : Automated Design of Agentic Systems)까지도 다루고 있다.

마지막으로는 개발, 구축으로 끝나는 것이 아니라 성능 평가를 위한 방법과 운영 모니터링 도구와 모니터링을 위한 지표, 사용자 피드백, 개선루프와 프롬프트 도구 정제, AI 에이저틱 시스템 보안과 레드팀 도구, MAESTRO(Multi-Agent Environment, Security, Threat, Risk and Outcome) 에이전틱 AI 전용 위협모델링 프레임워크, 데이터 보호 기법, 인간과 에이전트 협업까지.

이 책에서 무엇보다 좋았던 점은 각 기법, 종류들 여러 개가 언급이 되면 단순히 개념만 나열하는 것이 아니라 대부분 비교 표를 통해 장단점을 비교하여 내가 어떤 경우에 어떤 종류를 선택해야 할지에 대한 정보를 정리된 형태로 제공해준다는 것이었다.  

요구사항 도출, 설계, 개발, 구축, 운영간 알아야할 여러 요소들이 한 권으로 종합적으로 집합되어 있어 이 책을 올 한해는 계속 끼고 업무 수행간 반복적으로 볼 것 같다. 

"한빛미디어 서평단 <나는리뷰어다> 활동을 위해서 책을 협찬 받아 작성된 서평입니다."