C.W.K.
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에이전트인가 워크플로우인가: 자율성 고르기

~24 min · workflow, autonomy, architecture

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자율성은 그 자체로 미덕이 아니야

워크플로우는 정해진 길을 따라가. 에이전트는 길을 찾아. 작업 순서가 항상 같다면 agent loop를 얹는 건 대개 비용, 지연, 이상한 failure mode만 늘려. 별로 멋없지만 사실이야.

엄격한 질문은 “에이전트가 이걸 할 수 있나?”가 아니야. 당연히 시도는 하지. 진짜 질문은 “경로의 불확실성이 자율적 계획과 tool choice를 정당화하나?”야.

길이 안정적이면 워크플로우

ETL, 인보이스 파싱, 뉴스레터 초안, 보고서 생성, CI check는 대부분 단계가 정해져 있어. 모형을 단계 안에 넣을 수는 있지만, orchestration은 deterministic하게 두는 게 낫다.

그러면 로그, retry boundary, 테스트가 깔끔해져. 지루하냐고? 응. 근데 배포 가능하냐고? 그것도 응. 프로덕션에서는 지루한 게 은근 자주 이긴다.

길을 찾아야 하면 에이전트

디버깅, 리서치, incident triage, 코드베이스 탐색, 열린 계획은 중간 발견에 따라 길이 바뀐다. 이런 경우에는 시스템이 도구를 동적으로 고르고 route를 수정할 수 있어야 해.

Code

Workflow와 agent skeleton·python
def workflow(topic):
    notes = research_step(topic)
    outline = outline_step(notes)
    draft = write_step(outline)
    return polish_step(draft)

def agent(task):
    return run_agent(
        task,
        tools=[search, read_file, run_tests, ask_human],
        max_steps=20,
    )

External links

Exercise

자주 쓰는 시스템 세 개를 workflow, copilot, semi-autonomous agent, autonomous agent로 분류해봐. 각각 어떤 불확실성 때문에 그렇게 봤는지 설명해.
Hint
경로는 고정이고 텍스트만 달라지는 구조라면 대개 LLM step이 들어간 workflow야.

Progress

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