이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
AI Agent 워크플로우에 관심을 갖게 된 것은 반복적인 데이터 수집 작업을 자동화하려는 필요에서였습니다. LLM을 중심으로 도구를 연결하는 구조를 공부하면서, 모델이 스스로 어떤 도구를 언제 쓸지 판단하는 ReAct 패턴을 직접 구현해봤습니다. 웹 검색, 계산기, 파일 읽기 기능을 도구로 등록하고 모델이 단계별로 계획을 세우고 실행하는 흐름을 만들었는데, 도구 선택이 잘못되는 경우를 처리하는 오류 복구 로직이 가장 까다로웠습니다.
프롬프트 설계가 전체 안정성에 큰 영향을 줬고, 도구 설명이 모호하면 모델이 엉뚱한 도구를 선택하는 빈도가 높았습니다. 아직 프로덕션 수준의 Agent를 구축한 경험은 없고, 실제 서비스에서는 실행 비용과 지연 시간 관리가 추가 과제라는 것도 파악하고 있습니다. AI Agent는 모델의 판단보다 도구 설계와 오류 처리가 워크플로우의 결을 좌우한다는 것을 배웠습니다.
AI Agent 워크플로우에서 본인 사례로 닫힌 경험은 도구 호출 오류가 반복될 때 오류 복구 로직을 직접 설계한 케이스였습니다. ReAct 패턴으로 에이전트를 만들면서 모델이 엉뚱한 도구를 선택하거나 도구 호출이 실패했을 때 멈추는 경우가 있었습니다.
실패 시 재시도 횟수를 제한하고 오류 메시지를 다시 프롬프트에 포함해서 모델이 다른 방향으로 판단하도록 유도하는 방식을 써봤습니다. 에이전트 루프에서 오류 처리는 단순 재시도가 아니라 모델이 다시 판단할 수 있는 문맥을 주는 것이 핵심이라는 결이 생겼습니다.
AI Agent 워크플로우에서 한계 결이 드러난 경험은 자율 판단 범위를 어디까지 허용할지 기준을 정하기 어려웠던 케이스였습니다. 모델이 스스로 도구를 선택하고 실행하는 범위를 넓힐수록 예상치 못한 동작이 나오는 빈도가 늘었습니다.
프로덕션 수준에서 에이전트를 신뢰하려면 어디까지 자율 판단을 허용하고 어디에 사람 검토 게이트를 둘지를 명확하게 정해야 한다는 걸 이해했습니다. AI 에이전트의 자율성은 높일수록 좋은 것이 아니라, 신뢰할 수 있는 범위 내에서 설계되어야 한다는 결이 남아 있습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 누아 ML 엔지니어 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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