프로덕션급 AI 에이전트 아키텍처 점검 20가지 핵심 체크리스트
시리즈 전편에서 다룬 에이전트 루프, 상태 관리, MCP 도구, 메모리, 보안, 평가, 멀티 에이전트 오케스트레이션을 집대성하여, 프로덕션 배포 전 반드시 점검해야 할 20가지 핵심 체크리스트와 엔드투엔드 파이썬 아키텍처 구현체를 제공합니다.
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Agent Engineering
공개 글 4개
에이전트 평가와 지표: Offline/Online Eval과 Trajectory 평가
비확정적 궤적(Non-deterministic Trajectory)을 갖는 AI 에이전트를 위한 평가 프레임워크. Offline/Online Eval 구분, Task Success Rate, Tool Selection Accuracy, Trajectory Efficiency 등 핵심 지표와 LLM-as-a-Judge, Python 커스텀 평가 하네스 구축법을 깊이 있게 다룹니다.
도구 연동과 MCP 규격: Tool Calling과 스키마 검증
LLM Tool Calling 메커니즘부터 Model Context Protocol(MCP) 표준 규격, Pydantic v2 기반 스키마 검증, 방어적 인자 검증 체크리스트까지 엔터프라이즈 에이전트 도구 연동의 전 과정을 다룹니다.
AI 에이전트 아키텍처: 루프, 과업 분해, 그리고 추론 경계
단순한 LLM 프롬프트 호출을 넘어, 스스로 목표를 세우고 루프를 돌며 행동하는 프로덕션 레벨 AI 에이전트의 핵심 루프와 추론 경계(Reasoning Boundary)를 다룹니다.