AI 에이전트 구축을 중단하세요!
2025-07-03
Netflix, Meta, 미국 공군 등의 팀에 LLM 기반 시스템 구축에 대한 자문을 제공하는 전문가 Hugo는 많은 팀이 AI 에이전트 구축에 너무 이른 단계에서 착수하여 복잡하고 디버깅이 어려운 시스템으로 이어진다고 주장합니다. 그는 체이닝, 병렬 처리, 라우팅, 오케스트레이터-워커 패턴과 같은 더 간단한 워크플로우가 복잡한 에이전트보다 대부분의 경우 더 효과적이라고 주장합니다. 에이전트는 메모리, 위임, 계획이 필요한 동적인 워크플로우를 처리하는 경우에만 적합한 도구입니다. 저자는 5가지 LLM 워크플로우 패턴을 공유하고 관찰 가능하고 제어 가능한 시스템을 구축하는 중요성을 강조합니다. 안정적인 엔터프라이즈 시스템에는 에이전트를 사용하지 마세요. 인간의 개입이 포함된 시나리오에 더 적합합니다.
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