TL;DR
AI agent 시스템을 하나의 ‘agent’로 취급하면 여러 구성 요소가 얽혀 문제 원인과 개선 지점을 찾기 어렵다. 작성자는 약 20개의 오픈소스 프로젝트를 살펴보며 Agent Loop와 종료 조건, 모델 설정과 instructions, 실행 환경과 sandboxing을 별도 레이어로 나눴다. 여기에 context policy와 compaction, memory, skills, tool interfaces와 MCP, external systems를 포함해 모델 주변의 처리 흐름까지 구조화했다. 이 계층 모델은 agent 기능을 설계하거나 개선할 때 각 레이어의 역할과 연결 지점을 구분하는 참고 자료로 쓰인다.
섹션별 상세
이미지 분석
이미지는 AI Agent를 모델 하나가 아니라 여러 실행 계층이 결합된 시스템으로 표현한다. Agent Loop와 Model Settings부터 도구·MCP, Sandbox, External Systems까지 분리해 각 구성 요소를 독립적인 분석 및 개선 대상으로 삼는 글의 핵심 관점과 직접 연결된다.
AI Agent를 Agent Loop, Model Settings, Instructions, Context와 Memory, Skills, Tools와 MCP, Sandbox, External Systems로 나눈 계층 구조도다.
용어 해설
- 에이전트 루프(Agent Loop)
- — 에이전트가 모델 호출과 작업 실행을 반복하는 제어 구조다. 각 단계에서 다음 행동을 선택하고, 정해진 종료 조건을 충족하면 실행을 멈춘다. 루프를 분리하면 전체 시스템의 병목과 실패 지점을 더 세밀하게 추적할 수 있다.
- 샌드박싱(Sandboxing)
- — 에이전트의 코드 실행과 시스템 접근을 제한된 환경 안에서 처리하는 방식이다. 실행 환경과 권한을 격리해 외부 시스템에 미치는 영향을 줄이고, 도구 사용 과정에서 발생하는 문제를 별도 계층으로 관찰할 수 있게 한다.
- 컨텍스트 압축(Context Compaction)
- — 대화와 작업 기록이 길어질 때 핵심 정보만 남기고 컨텍스트를 줄이는 처리다. 컨텍스트 정책과 압축 규칙이 모델에 전달되는 입력을 결정하므로, 장기 작업의 일관성과 비용을 좌우하는 구성 요소가 된다.
- 메모리(Memory)
- — 에이전트가 현재 대화나 단일 실행을 넘어 정보를 저장하고 다시 사용하는 구성 요소다. 메모리는 컨텍스트와 구분되는 지속적인 정보 저장 계층으로 작동하며, 반복 작업에서 필요한 사실과 상태를 유지하는 데 쓰인다.
- MCP
- — 에이전트가 외부 도구와 기능에 접근하는 인터페이스 계층으로 원문에 등장한다. 도구 인터페이스와 MCP를 별도 레이어로 구분하면 모델의 지시와 실제 실행 기능 사이의 연결 지점을 파악하고 개선 대상을 좁힐 수 있다.
언급된 도구
에이전트가 도구 인터페이스를 통해 기능과 외부 시스템에 연결되는 계층
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