기술노트

에이전트에게 실행 권한을 주는 순간 필요한 경계 설계를 정리한다. 작업 디렉터리 제한, 네트워크 이그레스 통제, 시크릿 분리, 승인 게이트, 감사 로그까지 실행 가능한 형태로 다룬다.

에이전트 성능은 모델만으로 결정되지 않는다. 도구 설계, 컨텍스트 구성, 검증 루프, 실패 복구 같은 하네스(harness) 요소가 결과를 좌우한다. 직접 만들 때의 설계 원칙과 흔한 실패를 정리한다.

코파일럿식 자동완성에서 계획·도구사용·검증을 스스로 도는 자율 에이전트로 무게중심이 옮겨간다. 에이전트 루프, IDE·CI 통합, 코드베이스 인덱싱과 MCP, 신뢰·검증, 팀 도입 전략, 개발자 역할 변화까지 2026년 흐름을 벤더 중립적으로 정리한다.

에이전트 툴 호출 실전 — 병렬 호출 결과를 한 메시지로 묶어야 하는 이유, is_error로 실패를 되돌려 복구하기, tool_choice와 도구 설명으로 남용·과소 사용을 제어하는 법, 루프 종료까지 도구 연동의 함정을 정리했다.

Microsoft의 Semantic Kernel을 사용하여 C#/.NET 환경에서 AI 에이전트를 구축하는 방법과 플러그인 아키텍처를 실전 코드로 설명합니다.

OpenAI의 Function Calling 기능을 활용하여 AI가 외부 API를 호출하고 실시간 데이터를 조회하는 에이전트를 구축하는 방법을 구현 코드와 함께 설명합니다.

AI 에이전트 프레임워크 비교 — AutoGPT·BabyAGI·LangChain Agent — 실무에서 바로 적용할 수 있는 가이드입니다.