Agentic Design Patterns 분류 체계 분석
Source: en_Agentic_Design_Patterns.md Classification Method: Genus-Differentia Reasoner 스킬 Visual Canvas: Agentic Design Patterns 분류 체계.canvas
21개의 Agentic Design Patterns에 대한 논리적 분류 체계를 구축하고 MECE 검증을 수행했습니다.
[Meta] 메타 정보
- World Assumption: OWA (Open World - 향후 새로운 패턴 추가 가능)
- Context Frozen: true
- Classification Method: Genus-Differentia Reasoning
- Script Executed: true (형식 검증 완료)
- MECE Verified: ✅ (상호 배타성 + 완전성)
[1] Genus-Chain (개념 계층)
21개 Agentic Design Patterns ⊂ Agentic Design Pattern ⊂ Design Pattern ⊂ Software Engineering Concept
해석: 분석 대상인 21개 패턴은 AI 에이전트 설계 패턴의 부분집합이며, 더 넓게는 소프트웨어 설계 패턴의 일종입니다.
[2] Differentia-Axes (분류 기준)
Axis: Functional Role (기능적 역할)
에이전트 시스템에서 각 패턴이 수행하는 핵심 기능에 따른 분류:
1️⃣ Execution Control Patterns (실행 제어 패턴)
- 정의: 에이전트의 작업 실행 흐름과 구조를 제어하는 패턴
- 패턴 수: 4개
- 구성원:
- 1. Prompt Chaining: 순차적 작업 체인 구성
- 2. Routing: 조건부 경로 선택 및 분기
- 3. Parallelization: 병렬 작업 실행
- 6. Planning: 작업 계획 수립 및 스케줄링
2️⃣ Cognitive Enhancement Patterns (인지 강화 패턴)
- 정의: 에이전트의 사고, 추론, 자기개선 능력을 향상시키는 패턴
- 패턴 수: 3개
- 구성원:
- 4. Reflection: 자기 검토 및 개선
- 17. Reasoning Techniques: 고급 추론 기법 (CoT, ToT 등)
- 21. Exploration and Discovery: 탐색 및 발견
3️⃣ External Interaction Patterns (외부 상호작용 패턴)
- 정의: 외부 자원, 도구, 지식과의 상호작용을 관리하는 패턴
- 패턴 수: 3개
- 구성원:
- 5. Tool Use: 외부 도구 및 API 사용
- 14. Knowledge Retrieval (RAG): 지식 베이스 검색
- 10. Model Context Protocol (MCP): 모델 컨텍스트 프로토콜
4️⃣ Collaboration Patterns (협업 패턴)
- 정의: 다수 에이전트 간 또는 인간과의 협력을 촉진하는 패턴
- 패턴 수: 3개
- 구성원:
- 7. Multi-Agent: 다중 에이전트 협업
- 15. Inter-Agent Communication (A2A): 에이전트 간 통신
- 13. Human-in-the-Loop: 인간 개입 루프
5️⃣ State Management Patterns (상태 관리 패턴)
- 정의: 정보 저장, 학습, 목표 추적을 관리하는 패턴
- 패턴 수: 3개
- 구성원:
- 8. Memory Management: 메모리 관리
- 9. Learning and Adaptation: 학습 및 적응
- 11. Goal Setting and Monitoring: 목표 설정 및 모니터링
6️⃣ Reliability Patterns (신뢰성 패턴)
- 정의: 오류 처리, 안전성, 복구를 보장하는 패턴
- 패턴 수: 2개
- 구성원:
- 12. Exception Handling and Recovery: 예외 처리 및 복구
- 18. Guardrails/Safety Patterns: 가드레일/안전 패턴
7️⃣ Optimization Patterns (최적화 패턴)
- 정의: 성능, 리소스, 우선순위를 최적화하는 패턴
- 패턴 수: 3개
- 구성원:
- 16. Resource-Aware Optimization: 리소스 인식 최적화
- 20. Prioritization: 우선순위 지정
- 19. Evaluation and Monitoring: 평가 및 모니터링
[3] Nota-Inheritance (속성 상속)
각 카테고리의 본질적 속성:
| 카테고리 | 핵심 속성 (Nota) | 설명 |
|---|---|---|
| Execution Control | Deterministic, Structural | 예측 가능한 흐름, 명확한 구조 |
| Cognitive Enhancement | Non-deterministic, Creative | 창의적 사고, 탐색적 특성 |
| External Interaction | Boundary-crossing, Extensible | 시스템 경계 확장, 확장 가능 |
| Collaboration | Distributed, Synchronization-required | 분산 처리, 동기화 필요 |
| State Management | Temporal, Cumulative | 시간 의존적, 누적 학습 |
| Reliability | Defensive, Recoverable | 방어적 설계, 복구 가능 |
| Optimization | Measurement-based, Trade-off-aware | 측정 기반, 트레이드오프 관리 |
[4] Subsumption-Verification (포함 관계 검증)
✅ 검증 결과: 통과
- ✓ 모든 21개 패턴이 정확히 하나의 카테고리에 분류됨
- ✓ Genus chain에 순환 참조 없음
- ✓ Species 이름 중복 없음
- ✓ 명명 충돌 없음
[5] MECE-Analysis (상호 배타성 및 완전성 분석)
ME (Mutual Exclusivity): ✓ 검증 완료
유형: 연역적/형식적 근거: 각 패턴은 기능적 역할에 따라 정확히 하나의 카테고리에만 속함 논리:
- Disjoint assertions를 통해 모든 카테고리 쌍의 상호 배타성 명시
- 각 패턴의 주요 기능이 명확히 구분됨
- 형식 검증 스크립트 통과
예시:
- “Prompt Chaining”은 실행 흐름 제어이므로 Execution Control에만 속함
- “Reflection”은 자기개선 기능이므로 Cognitive Enhancement에만 속함
CE (Collective Exhaustiveness): assumed (가정)
유형: 귀납적/경험적 (목적론적) 가정: OWA (Open World Assumption) - 확장 가능
설명:
- 이 21개 패턴은 책 “Agentic Design Patterns”에서 선정한 핵심 패턴
- 각 카테고리는 해당 기능을 담당하는 대표적 패턴들을 포함
- 향후 새로운 Agentic Design Pattern이 발견되면 기존 카테고리에 추가하거나 새 카테고리 생성 가능
정당화:
- 책의 저자(Antonio Gulli)와 Google Cloud AI 팀의 실무 경험 기반
- 현재(2025년) 업계에서 널리 사용되는 패턴들을 포괄
- 4개 Part 구조가 에이전트 개발의 주요 측면을 커버
[6] Tree-Visualization (분류 트리 시각화)
📊 시각적 캔버스
파일: Agentic Design Patterns 분류 체계.canvas
중앙에서 방사형으로 배치된 인터랙티브 캔버스:
- 중앙: Agentic Design Patterns (21개 패턴)
- 7개 카테고리가 색상별로 구분되어 방사형 배치
- 각 카테고리 아래 세부 패턴들이 계층적으로 연결
색상 코드:
- 🔴 Red: Execution Control Patterns
- 🟠 Orange: Cognitive Enhancement Patterns
- 🟡 Yellow: External Interaction Patterns
- 🟢 Green: Collaboration Patterns
- 🔵 Cyan: State Management Patterns
- 🟣 Purple: Reliability Patterns
- 🔴 Red: Optimization Patterns
📊 분류 결과 요약
| 카테고리 | 패턴 수 | 주요 특징 | Part 연관 |
|---|---|---|---|
| Execution Control | 4 | 작업 흐름의 뼈대 | Part One |
| Cognitive Enhancement | 3 | 지능적 사고 능력 | Part One, Four |
| External Interaction | 3 | 외부 세계와의 연결 | Part One, Three |
| Collaboration | 3 | 협업 및 소통 | Part One, Three, Four |
| State Management | 3 | 기억과 학습 | Part Two |
| Reliability | 2 | 안전성과 복구 | Part Three, Four |
| Optimization | 3 | 성능과 효율성 | Part Four |
| 총계 | 21 | 7개 기능 범주 | 4개 Part |
💡 핵심 인사이트
1. 계층적 의존성
Execution Control (기초)
↓
Cognitive Enhancement + External Interaction (핵심 기능)
↓
Collaboration + State Management (고급 기능)
↓
Reliability + Optimization (품질 보증)
2. 책 구조와의 대응
- Part One: 주로 Execution Control + Cognitive Enhancement + External Interaction
- Part Two: State Management 중심
- Part Three: Reliability + External Interaction (RAG)
- Part Four: Collaboration + Optimization + Reliability
3. 실무 적용 순서 권장
- Execution Control 패턴으로 기본 구조 구축
- External Interaction으로 기능 확장
- Cognitive Enhancement로 지능 향상
- State Management로 지속성 추가
- Collaboration으로 협업 구현
- Reliability로 안정성 확보
- Optimization으로 성능 개선
🔍 검증 완료
- ✅ ME (상호 배타성): 형식적 증명 완료
- ✅ CE (완전성): OWA 가정 하에 현재 패턴 세트 포괄
- ✅ 논리적 일관성: Genus-Differentia 구조 검증
- ✅ MECE 원칙: 충족
📚 패턴 상세 목록
Part One: 기초 패턴 (103 pages)
| # | 패턴명 | 카테고리 | 페이지 |
|---|---|---|---|
| 1 | Prompt Chaining | Execution Control | 12 |
| 2 | Routing | Execution Control | 13 |
| 3 | Parallelization | Execution Control | 15 |
| 4 | Reflection | Cognitive Enhancement | 13 |
| 5 | Tool Use | External Interaction | 20 |
| 6 | Planning | Execution Control | 13 |
| 7 | Multi-Agent | Collaboration | 17 |
Part Two: 고급 기능 (61 pages)
| # | 패턴명 | 카테고리 | 페이지 |
|---|---|---|---|
| 8 | Memory Management | State Management | 21 |
| 9 | Learning and Adaptation | State Management | 12 |
| 10 | Model Context Protocol (MCP) | External Interaction | 16 |
| 11 | Goal Setting and Monitoring | State Management | 12 |
Part Three: 안전성 및 인간 상호작용 (34 pages)
| # | 패턴명 | 카테고리 | 페이지 |
|---|---|---|---|
| 12 | Exception Handling and Recovery | Reliability | 8 |
| 13 | Human-in-the-Loop | Collaboration | 9 |
| 14 | Knowledge Retrieval (RAG) | External Interaction | 17 |
Part Four: 최적화 및 고급 기법 (114 pages)
| # | 패턴명 | 카테고리 | 페이지 |
|---|---|---|---|
| 15 | Inter-Agent Communication (A2A) | Collaboration | 15 |
| 16 | Resource-Aware Optimization | Optimization | 15 |
| 17 | Reasoning Techniques | Cognitive Enhancement | 24 |
| 18 | Guardrails/Safety Patterns | Reliability | 19 |
| 19 | Evaluation and Monitoring | Optimization | 18 |
| 20 | Prioritization | Optimization | 10 |
| 21 | Exploration and Discovery | Cognitive Enhancement | 13 |
🎯 활용 방안
이 분류 체계는 다음과 같은 목적으로 활용할 수 있습니다:
- 학습 경로 설계: 기초부터 고급까지 체계적 학습
- 아키텍처 설계: 필요한 기능별 패턴 조합
- 프로젝트 적용: 프로젝트 단계별 패턴 선택
- 팀 역할 분담: 카테고리별 전문가 배정
- 문서화: 패턴 문서 체계적 정리
- 평가 기준: 에이전트 시스템 완성도 평가
📖 관련 노트
- en_Agentic_Design_Patterns - 원본 문서
- Agentic Design Patterns 분류 체계.canvas - 시각적 캔버스
- (정리) Agentic Design Patterns — 5장 요약 정리
- 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
🔗 참고 자료
- 저자: Antonio Gulli
- 출판사: Springer
- 발행 예정: 2026년
- 페이지: 424 pages
- 기여: Google Cloud AI, Office of the CTO
- 기부: 모든 인세는 Save the Children에 기부
분석 일시: 2026-01-15 분석 도구: Genus-Differentia-Reasoner 스킬 + json-canvas 스킬 검증 상태: ✅ MECE 완료