비전공자를 위한 AI Agent 5편

비전공자를 위한 AI Agent 5편

“한 번 하고 끝나면 스크립트, 끝날 때까지 하면 에이전트다”

지난 글에서 우리는 생애 첫 AI Agent를 만들었어요.

• 파일을 읽고
• 판단하고
• 결과를 저장하는

여기까지 오면 꼭 이런 말이 나옵니다.

“이거… 그냥 AI 붙인 스크립트 아닌가요?”

맞아요.
아직은 그렇습니다.

하지만 딱 한 가지만 추가하면
이 순간부터 스크립트는 에이전트로 진화해요.

---

1️⃣ AI Agent를 가르는 결정적 기준

이 문장은 꼭 기억했으면 해요.

“한 번 실행되고 끝나면 스크립트,
목표 달성 여부를 스스로 확인하면 에이전트”

즉, 에이전트의 핵심은 이 질문이에요.

“지금 상태에서
👉 목표가 달성됐나?
👉 아니면 다음 행동이 필요한가?”

이 질문을 AI가 스스로 하게 만드는 순간,
우리는 “자동화”가 아니라 Agent Loop에 들어갑니다.

---

2️⃣ 인간이 일할 때도 사실 ‘루프’를 돈다

사람도 일을 이렇게 하잖아요.

1. 일단 해본다
2. 결과를 본다
3. 마음에 안 들면 수정한다
4. 만족할 때까지 반복

AI 에이전트도 똑같습니다.

다만 차이점은 이거죠.

• 사람: 머릿속으로 판단
• 에이전트: 조건 + 루프로 판단

---

3️⃣ Agent Loop의 최소 구조 (이게 뼈대)

모든 AI Agent Loop는 거의 이 구조입니다.

while 목표_미달성:
    생각한다 (Reasoning)
    행동한다 (Tool)
    결과를 확인한다

이게 전부예요.
복잡해 보이지만, 사실 while 문 하나입니다.

---

4️⃣ 예제로 바로 감 잡기 (문서 정리 에이전트)

반응형

🎯 목표

• TODO가 5개 이상 나오면 종료
• 5개 미만이면 다시 정리

사람으로 치면:

“너무 부실한데? 다시 정리해”

이 말을 AI가 스스로 하게 만드는 거예요.

---

5️⃣ 코드로 보면 이렇게 바뀐다 (핵심만)

지난 글의 코드에서
루프와 조건만 추가해볼게요.

MAX_TRY = 3
try_count = 0

while True:
    try_count += 1

    # 1) AI에게 판단 요청
    result = run_llm(notes)

    # 2) 조건 체크
    if len(result["todos"]) >= 5:
        print("✅ 목표 달성")
        save_result(result)
        break

    if try_count >= MAX_TRY:
        print("⚠️ 최대 시도 횟수 도달, 현재 결과 저장")
        save_result(result)
        break

    print("🔁 결과 부족, 다시 시도")

중요한 포인트만 짚을게요.

• AI가 완벽할 필요 없음
• 부족하면 다시 시키면 됨
• 실패를 전제로 설계

👉 이게 Agent 사고방식입니다.

---

6️⃣ 여기서 자동화랑 완전히 갈라진다

자동화

• 순서 고정
• 실패하면 멈춤
• 예외에 약함

AI Agent Loop

• 결과에 따라 분기
• 실패하면 재시도
• 품질 기준 중심

그래서 실무에서는 이렇게 말해요.

“에이전트는
정답을 아는 시스템이 아니라
기준을 아는 시스템이다”

---

7️⃣ 비전공자가 여기서 가장 많이 실수하는 포인트

❌ “AI가 알아서 잘 해주겠지”

→ 루프 없음
→ 결과 들쭉날쭉

❌ “한 번에 완벽한 프롬프트”

→ 불가능
→ 길어질수록 더 불안정

✅ “못하면 다시 시킨다”

→ 가장 현실적
→ 사람 일 시키는 것과 동일

---

8️⃣ Agent Loop 설계 체크리스트 (실무 기준)

이 4가지는 무조건 있어야 합니다.

1️⃣ 종료 조건

• 언제 끝낼 것인가?

2️⃣ 재시도 조건

• 언제 다시 시도할 것인가?

3️⃣ 최대 횟수

• 무한 루프 방지

4️⃣ 중간 결과 저장

• 실패해도 흔적은 남긴다

이거 없으면
에이전트는 언젠가 사고 납니다.
(진짜로요…)

---

9️⃣ 이제 다음 질문이 자연스럽게 나온다

여기까지 오면 이런 생각 들 거예요.

“근데…
매번 같은 문서만 보는 건 좀 아쉬운데
여러 문서를 참고하게 할 수는 없을까?”

정확합니다.
여기서 다음 단계로 넘어갑니다.

---

 

AI Agent Loop,AI 에이전트 반복,비전공자 AI 자동화,AI Agent 설계,LLM 에이전트 구조,AI 재시도 로직,AI 워크플로우,Agent vs 자동화,생성형 AI 실무,AI Agent 기초