[김보겸] AI Agent Engineering 2주차

2026-ai-agent-engineering/02주차/김보겸/3장.md

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+# 에이전트 시스템을 위한 UX 디자인
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+핵심 ux 고려 사항은 시간이 길어질 경우 컨텍스트를 어떻게 관리할 것인가
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+텍스트 기반 인터페이스
+- 단순성, 친숙함, 기존 워크플로에 쉽게 통합
+- 장점: 동기식(실시간) 대화와 비동기식 상호작용 모두 지원
+    - 사용자가 나중에 돌아와도 컨텍스트를 잃지 않고 이어갈 수 있음
+    - 명확한 상호작용 교환 내역이 남음
+- 단점: 발견 가능성: 사용자가 제공 기능을 추측하거나 기억해야 함 -> 온보딩 메시지, 주기적 기능 안내, 대화 중 동적 안내 등으로 극복  
+    - 명확성, 컨텍스트 유지, 오류 관리에 대한 세심한 주의 필요
+    - 자연어의 모호성
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+그래픽 인터페이스
+- 워크플로우를 시각적으로 제공하여 쉽게 이해, 디버깅, 추론 가능
+- IA 설계, 자동화와 사용자 통제의 균형 등을 신경 써야 함
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+자율성 슬라이더
+- 완전 수동 제어에서 부분 자동화, 완전 자율 운영까지 에이전트의 자율성을 사용자가 부드럽게 조정할 수 있어야 함(temperature 조정 같은 느낌인듯)
+- 코딩 에이전트 예시
+    - 수동: 개발자가 모든 것을 직접 작성, IDE의 문법 하이라이팅과 린팅 정도
+    - 보조: 코드 자동완성, 리팩토링, 문서 스니펫 제안
+    - 완전자율: 사용자가 요구사항을 설명하면 에이전트가 승인 없이 자율적으로 수행. 변경 사항에 대한 알림은 주지만 각 작업을 승인할 필요는 없음
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2026-ai-agent-engineering/02주차/김보겸/4장.md

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+# 도구
+도구: 에이전트가 원하는 결과를 달성하기 위해 수행할 수 있는 특정 기능 혹은 일련의 작업
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+### 로컬 도구
+로컬에서 실행하는 도구, 보통 특정 작업에 맞춘 사전 정의 규칙과 로직에 따라 만든다
+모델은 도구의 메타데이터(도구의 이름, 설명, 스키마)를 통해 어떤 도구를 호출할지 결정되기 때문에 잘 정의해야 함
+- 범위를 좁게 잡고 정확한 이름을 선택
+- 명확히 구별되는 설명을 작성
+- 엄격한 입력/출력 스키마를 정의
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+단점: 확장성, 중복, 유지보수
+장점: 파운데이션 모델이 가진 약점을 해결하는데 특히 유용 (ex. 수학연산)
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+### API 기반 도구
+여러 외부 시스템과 통합하거나 실시간 데이터 fetch, 내부 처리하기에는 연산이 크고 복잡한 상황에서 유용
+- 우아한 실패, 폴백 매커니즘, 명확한 오류 메시지를 제공해야 함
+- API Rate limit 등도 주의, 개인 정보 다룰때도 조심
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+### 플러그인 도구
+- 모델 실행 계층에서의 통합 가능성: 기존 워크플로우에 거의 영향을 주지 않고 새로운 기능을 추가할 수 있음
+### MCP 도구
+### 상태유지 도구
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+## 도구 사용 설정
+파운데이션 모델 API는 파라미터 tool-choice를 통해 모델 도구 사용 방식을 명시적으로 제어할 수 있음
+- auto 모드: 모델이 컨텍스트에 따라 알아서 도구 호출 여부 결정
+- any, required: 모델이 최소 한 개의 도구를 반드시 호출하도록 강제
+- none: 모든 도구 호출히 차단
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+에이전트가 도구 호출을 건너뛰거나 잘못된 json 생성을 방지하기 위한 폴백 매커니즘과 후처리 체계 필수
+- 스키마 검증: jsonschema나 pydantic
+- 지능적 재시도: 오류에 대해 지수적 백오프과 같은 구조화된 재시고 로직 적용, 일부 재시작 적용 등
+- 안정적 폴백: 백업 모델이나 서비스 사용, 사용자 입력 추가 요청, 캐시 데이터 활용 등
+- 로깅: 모든 도구 호출과 그 결과를 기록하여 디버깅과 감사에 활용