(정리) Agentic Design Patterns

1. AI Agent의 문제 해결 과정

1. 임무 받다: “내 일정 정리해 줘”와 같이 목표 제시
2. 현황 파악: 이메일, 달력 , 연락처 접근하여 목표 달성을 위해 필요한 정보 수집
3. 깊이생각: 목표 달성을 위한 최적의 접근 방식을 고려하여 실행 계획 수립
4. 액션 취하기: 초대장을 보내고, 회의를 예약하고, 달력을 업데이트하여 계획 실행
5. 학습 및 개선: 성공적인 결과를 관찰하고 그에 따라 조정합니다. 예를 들어, 회의가 재 조정되면 시스템은 이 이벤트를 통해 미래의 성능을 향상 시키는 방법을 학습합니다.

2. LLM⇒RAG ⇒AI Agent⇒ Agentic AI

3. 복잡성 스펙트럼을 보여주는 다양한 인스턴스

4. 에이전트의 미래에 대한 다섯 가지 가설

1장: 프롬프트 체이닝

• 선형적
• A 프롬프트 → 결과(다음 프롬프트입력) → B 프롬프트

컨텍스트 엔지니어링 과 프롬프트 엔지니어링

2장: 라우팅(Routing)

3장: 병렬화

4장: Reflection (반성)

반성 설계 패턴, 자체 반성

반성 설계 패턴, 생산자 및 비평가 에이전트

5장: Tool Use (도구사용)


6장: Planning(계획패턴)


7장: Collaboration(협업패턴)

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관련 노트

• en_Agentic_Design_Patterns — 원문 (영어)
• Agentic Design Patterns 분류 체계 분석 — 분류 체계 심층 분석
• 밑바닥 부터 만드는 Ai agent 목차 (도서) — AI 에이전트 구축 도서 (동일 패턴 다루기)
• 01. AI Agents From Scratch - Interactive Tutorial — 에이전트 실습 튜토리얼
• Claude Code 최신 업데이트 — 에이전트 워크플로우 실전 적용
• COLLABORATION_SCENARIO — 협업 패턴 실전 적용 사례