ai-orchestration
CHAPTER 20 / 59
읽기 약 2분
FUNCTION
에이전트 설계 패턴
핵심 개념
에이전트는 LLM이 도구·메모리를 갖고 관찰→추론→행동 루프를 반복하는 시스템. 2026엔 LangGraph 상태머신으로 패턴을 구현하고 MCP로 도구를 표준화합니다.
코드 분석
에이전트 패턴 (실전)1. ReAct (LangGraph 구현):from langgraph.prebuilt import create_react_agentagent = create_react_agent( model='claude-opus-4-7', tools=[search, calc], state_schema=MyState)2. Plan-and-Execute:Plan 노드 → SubExecute 노드 반복3. Multi-Agent (CrewAI):Planner / Coder / Reviewer 분리4. Human-in-the-Loop:graph.interrupt_before=['critical']→ 중요 단계 전 사람 승인AI 프롬프트
🤖 AI에게 잘 물어보는 법 — 모델·전략별 프롬프트
무료 모델
Gemini 2.5 Flash(무료) + Claude Sonnet 4.6(무료) + Grok 4.1(무료)
'에이전트 설계 패턴 (실전)'을 무료 도구로 익히고 싶어. Google AI Studio + Anthropic Workbench 무료 크레딧 + Dify(셀프호스팅)로 무료 모델 + LangGraph create_react_agent로 ReAct 에이전트을 0원 안에 만드는 단계별 가이드를 짜줘.
소자본 모델
Claude Sonnet 4.6 + Vercel AI SDK 5 + Supabase — 월 10~30만원
'에이전트 설계 패턴 (실전)'을 월 20만원 예산으로 실서비스에 붙이고 싶어. Claude Sonnet 4.6 + Vercel AI SDK 5 + Supabase 조합으로 Sonnet 4.6 + Plan-and-Execute 에이전트 (Supabase 영속)을 만드는 예제와 월 비용 분배를 짜줘.
프로덕션 모델
Claude Opus 4.7 + LangGraph + MCP + LangSmith — 월 100만원+
'에이전트 설계 패턴 (실전)'을 production 규모로 설계해줘. LangGraph + Claude Opus 4.7 + MCP + LangSmith로 Opus 4.7 + Multi-Agent (Planner/Coder/Reviewer) + HITL production을 월 100만원+ 예산 기준으로 그려줘.
스택 프롬프트
0원 → $200/mo → $1000/mo 단계별 스택 비교
'에이전트 설계 패턴 (실전)' 3단계 스택 비교: Level 1($0, Dify+HF+무료 크레딧) → Level 2($200/mo, Sonnet 4.6+Vercel AI SDK+Supabase) → Level 3($1000/mo, LangGraph+Opus 4.7+MCP). 각 레벨에서 만들 수 있는 산출물과 한계 포함.
⭐ 이것만 기억하세요
에이전트 설계 패턴은 이 3가지만 확실히 잡으세요
1.에이전트는 단일 호출 응답이 아니라 LLM이 도구·메모리를 갖고 반복적으로 결정을 내리는 시스템 설계 단위입니다
2.LangGraph의 create_react_agent와 같은 prebuilt를 활용하면 ReAct 패턴이 20줄 안에 끝납니다
3.다음 챕터에서 LangGraph 워크플로우를 직접 그래프로 그려서 분기·재시도를 구현합니다
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진행도 20 / 59