사유존 Agent 설계
절대 강자가 없는 LLM,
각각 특성 이용하여 Agent의 설계 / 개발 / 운영에 활용합니다.
- Gemini Deep Research : AI 에이전트, 웹 기반 심층 연구 보고서 작성
- Gemini Pro : Google Cloud 생태계 연동, 긴 코드베이스 파악 가능, 코딩 품질 낮음
- Claude Opus : 복잡한 아키텍처 설계, 멀티파일 리팩토링 가능
- Claude Sonnet : 코딩에 적합, 멀티에이전트 루프에서 강점
- Claude Code : 코딩 에이전트, 리팩토링 / 마이그레이션을 통한 커스터마이징
- Claude Cowork : 비개발 GUI 도구, 개발자 워크플로우에는 부적합
- OpenClaw : 범용 에이전트 플랫폼, 100+ 내장 스킬, 메시지 앱으로 원격 제어
- NemoClaw : 엔터프라이즈 에이전트 플랫폼, 보안 규정 준수
- Sayou : 개발중
AI 에이전트 개발 패러다임 변화
Prompt vs Context vs Harness Engineering
- Prompt Engineering: 사용자가 입력하는 단일 프롬프트의 질적 수준에 의해 결정합니다.
- Context Engineering: 모델이 의사 결정을 내리는 데 필요한 모든 관련 정보를 동적으로 수집하여 제공합니다.
- Harness Engineering: AI 에이전트를 감싸는 규칙, 피드백 루프 및 소프트웨어 인프라 전체를 설계합니다.
Multi-Agent System
Cloud 및 On-Prem, Local에서 MAS을 구현하고 다양한 인터페이스 연동을 지원하고 있습니다.
- API Gateway layer: 카카오톡, 텔레그램, 웹 대시보드, 푸시 알림과 연동하는 레이어
- Service Layer:
- Agent Service: 에이전트와 긴 분석 작업을 실행
- Notification Service: 분석 결과 알림
- Scheduler: 정기 분석, 모니터링, 데이터 캐시 갱신
- Agent layer: Multi Agent System으로 구성하고 에이전트의 확장성 제공
- Infra layer: 컨테이너, 데이터베이스, 캐싱, Pub/sub 메시지 브로커, 보안