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TL;DR
Agentic AI는 단순 LLM을 넘어 복잡한 작업을 수행하기 위해 특정 아키텍처 패턴을 필요로 한다. 에이전트의 동작을 정의하는 agents.md와 특정 작업을 수행하는 agent skill, 도구 연결을 위한 MCP, 에이전트 간 통신을 위한 A2A, 그리고 복잡한 작업을 분산 처리하는 sub-agent는 현대 에이전트 시스템의 핵심 구성 요소이다. 이러한 표준화된 패턴들은 에이전트의 상호운용성을 높이고 복잡한 워크플로를 효율적으로 관리할 수 있게 한다.
챕터별 상세
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소개
에이전트 AI는 단순 LLM을 넘어 복잡한 작업을 스스로 계획하고 실행한다. 에이전트의 동작을 제어하는 5가지 핵심 개념을 통해 현대 에이전트 시스템의 구조를 파악한다.
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agents.md
agents.md는 프로젝트 루트에 위치하여 에이전트의 동작 규칙과 테스트 명령을 정의하는 마크다운 파일이다. 에이전트는 작업 시작 시 이 파일을 읽어 코딩 컨벤션과 실행 환경을 파악한다.
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agent skill
agent skill은 특정 작업을 수행하기 위한 스크립트와 리소스를 포함하는 폴더이다. skill.md 파일 내 메타데이터를 통해 에이전트는 사용자의 요청이 해당 기술과 일치할 때만 스킬을 호출한다.
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MCP (Model Context Protocol)
MCP는 AI 애플리케이션을 도구 및 데이터 소스에 연결하는 오픈 프로토콜이다. MCP 서버가 도구와 데이터 소스를 표준 인터페이스로 래핑하여 에이전트가 다양한 외부 시스템과 통신할 수 있게 한다.
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A2A (Agent-to-Agent)
A2A는 에이전트 간 통신을 위한 오픈 프로토콜이다. 에이전트는 자신의 기능을 설명하는 agent card를 발행하고, 다른 에이전트가 이를 읽어 작업을 위임하거나 협업할 수 있도록 한다.
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sub-agents
sub-agent는 메인 에이전트가 복잡한 작업을 처리하기 위해 생성하는 자식 에이전트이다. 각 sub-agent는 독립적인 컨텍스트 윈도우에서 작업을 수행하고 결과를 반환하여 메인 에이전트의 컨텍스트를 효율적으로 관리한다.
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 06. 23.수집 2026. 06. 23.출처 타입 YOUTUBE
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