Agent Design Is Still Hard. 에이전트 설계는 여전히 어렵다. [feat. geeknews]

geeknews글

에이전트 설계는 여전히 어렵다 | GeekNews

 

https://lucumr.pocoo.org/2025/11/21/agents-are-hard/

Agent Design Is Still Hard

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개인 의견

 

에이전트 구현체로는 랭체인과 랭그래프만 검토했었데,

 

geeknews에 등록된 댓글들을 보니 다양한 에이전트 프레임워크와 SDK를 사용하고 있고 해당 내용을 공유하고 있어서 놀랐습니다.

 

업계 전반에서 공통적으로 느끼는 문제가 "에이전트 품질을 어떻게 평가할 것인가"인데, 명확한 프랙티스를 찾지 못하고 있는 상황으로 보입니다. [많은 시도는 이루어지고 있지만, 안정적으로 정착할만한 기준을 찾지 못하는 상황]

 

에이전트를 복잡한 흐름으로 보지 않고 ‘상태 머신으로서의 반복 루프 구조’로 단순하게 바라보는 관점은 상당히 신선한 접근이라고 생각합니다. 

 

에이전트의 복잡한 작업을 그래프 구조로 가져가기 보단, 계획과 실행을 반복하며 올바른 Tool을 선택하는 문제 해결 방법으로 가져가는 것.

 

개인적으로 복잡한 에이전트 플로우를 두는 것보단 Tool에 집중하고 계획 & 액션을 반복하는 ReAct(Reasoning & Act) 기반에 이끌리고 있습니다. [단순하면서 반복적인 구조]

 

그런 괌정에서 본다면 현시점 가장 우아한 에이전트는 코드 생성 계열 AI 에이전트(대표적으로 커서)로 판단합니다.

 

코드 생성 에이전트들은 다음과 같은 점에서 특히 뛰어납니다:

• 스스로 필요한 자료를 탐색하고,
• 코드 생성을 적절한 단계로 나누어 수행하며,
• 테스트/검증 루프를 반복하고,
• 필요 시 환경을 직접 조작하거나 명령을 수행하며,
• 계획 → 실행 → 검증 사이클을 자연스럽게 이어감

이러한 구조와 과정을 따라가다 보면, AI 에이전트가 갖춰야할 우아함을 경험하곤 합니다.

 

그런 의미에서, 현 시점에서 학습하고 벤치마킹하기 좋은 대상은 Cursor, Claude Code와 같은 코드 생성 에이전트라고 보고 있습니다.