단일 에이전트 vs 멀티에이전트: 언제 복잡성을 감수할 가치가 있나?
기본값은 단일 에이전트이며, 서로 독립적으로 병렬화할 수 있는 고가치 하위 작업이나 도구·컨텍스트 격리가 필요한 경우에만 평가 결과를 근거로 멀티에이전트로 전환해야 한다.
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목표를 실행 가능한 행동으로 바꾸는 AI Agent 설계
기업용 AI Agent, Tool Calling, orchestration, memory, human-in-the-loop과 멀티에이전트 설계를 다룹니다.
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AI 에이전트 메모리 설계: 대화 기억·업무 상태·장기 기억을 어떻게 분리할까?
대화 이력, 실행 중인 업무 상태, 사용자 장기 기억, 원본 업무 데이터를 별도 저장소와 수명 주기로 분리하고 장기 기억은 출처·동의·만료·수정 가능성을 갖춘 검증된 사실만 저장해야 한다.
기업용 AI 에이전트에 사람 승인(Human-in-the-loop)이 필요한 작업과 설계법
승인은 모델의 확신도가 아니라 행동의 영향으로 결정하며, 외부 전송·삭제·결제·권한 변경처럼 되돌리기 어렵거나 책임이 큰 경계에서 실행 직전의 구체적 변경 내용을 보여주고 받아야 한다.
MCP란 무엇인가? Function Calling과 차이 및 기업 AI 에이전트 통합 설계
MCP는 AI 애플리케이션과 외부 도구·리소스·프롬프트 서버 사이의 연결을 표준화하지만 기존 API·인증·정책을 대체하지 않으므로, 기존 업무 API 위에 최소 권한 MCP 서버와 중앙 정책·승인·감사 계층을 두어야 한다.
AI 에이전트 vs 챗봇 vs 워크플로 자동화: 무엇을 선택해야 할까?
답변만 필요하면 챗봇, 경로가 고정되면 워크플로, 상황에 따라 다음 행동을 판단해야 하면 에이전트가 적합하며 기업 시스템은 세 방식을 섞는 경우가 많다.
AI Agent는 어떻게 생각하고 행동하는가
기업용 AI Agent를 단순 질문 답변 구조가 아니라 의도 분석, 정보 판단, 행동 계획, 실행, 결과 종합으로 이어지는 문제 해결 시스템으로 설계하는 방법을 정리합니다.
Tool Calling 기반 AI Agent 설계 전략
기업용 AI Agent에서 Tool Calling을 통해 LLM을 말하는 모델에서 실행하는 시스템으로 확장하는 설계 전략과 RAG와 Tool의 역할 분리를 정리합니다.
기업용 AI Agent는 어떻게 설계해야 할까
기업용 AI Agent를 실제 운영 가능한 수준으로 설계하기 위한 RAG 기반 아키텍처, 질문 경로 분리, Prompt 제어, 캐싱과 비용 최적화 전략을 정리합니다.
KMWorks AI Tech Lab은 설계 이유와 운영 트레이드오프를 근거와 함께 기록합니다.
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