AI Agent의 아키텍처는 지능형 시스템의 핵심 설계를 구성하는 중요한 요소입니다. 이 글에서는 AI Agent의 내부 구조와 작동 원리를 심층적으로 살펴보겠습니다.

기본 구성 요소

1. 센서 (Sensors)

환경으로부터 정보를 수집하는 인터페이스입니다:

데이터 수집 메커니즘

  • API 연동
  • 웹 크롤링
  • 데이터베이스 쿼리
  • 실시간 스트리밍

입력 처리 파이프라인

class Sensor:
    def __init__(self, config):
        self.config = config
        self.preprocessors = []
    
    def collect_data(self):
        raw_data = self._get_raw_data()
        return self._preprocess(raw_data)
    
    def add_preprocessor(self, preprocessor):
        self.preprocessors.append(preprocessor)

2. 추론 엔진 (Reasoning Engine)

수집된 데이터를 분석하고 의사결정을 수행합니다:

상황 분석

  • 패턴 인식
  • 컨텍스트 이해
  • 리스크 평가
  • 우선순위 설정

의사결정 로직

class ReasoningEngine:
    def __init__(self, model_config):
        self.model = self._load_model(model_config)
        self.context = {}
    
    def analyze(self, data):
        context = self._build_context(data)
        return self.model.predict(context)
    
    def update_strategy(self, feedback):
        self.model.update(feedback)

3. 액추에이터 (Actuators)

결정된 행동을 실행하고 결과를 처리합니다:

행동 실행

  • API 호출
  • 데이터베이스 조작
  • 메시지 전송
  • 시스템 제어

결과 처리

class Actuator:
    def __init__(self, action_handlers):
        self.handlers = action_handlers
        self.history = []
    
    def execute(self, action):
        handler = self.handlers.get(action.type)
        result = handler.run(action.params)
        self.history.append((action, result))
        return result

주요 아키텍처 패턴

1. BDI (Belief-Desire-Intention)

인간의 의사결정 과정을 모방한 아키텍처입니다:

class BDIAgent:
    def __init__(self):
        self.beliefs = KnowledgeBase()
        self.desires = GoalManager()
        self.intentions = PlanExecutor()
    
    def update_beliefs(self, perception):
        self.beliefs.update(perception)
        self.desires.reconsider(self.beliefs)
        self.intentions.filter(self.beliefs)
    
    def select_intention(self):
        goals = self.desires.get_active_goals()
        return self.intentions.select_plan(goals)

2. Subsumption Architecture

계층적 행동 제어를 구현한 아키텍처입니다:

class SubsumptionLayer:
    def __init__(self, priority):
        self.priority = priority
        self.behaviors = []
    
    def process(self, input_data):
        for behavior in self.behaviors:
            if behavior.condition(input_data):
                return behavior.action(input_data)
        return None

3. Layered Architecture

기능별로 계층화된 모듈식 아키텍처입니다:

class LayeredAgent:
    def __init__(self):
        self.perception_layer = PerceptionLayer()
        self.modeling_layer = ModelingLayer()
        self.planning_layer = PlanningLayer()
        self.execution_layer = ExecutionLayer()
    
    def process(self, input_data):
        percepts = self.perception_layer.process(input_data)
        model = self.modeling_layer.update(percepts)
        plan = self.planning_layer.create_plan(model)
        return self.execution_layer.execute(plan)

설계 고려사항

1. 확장성

시스템의 확장을 고려한 설계 원칙:

  • 모듈식 구조
  • 플러그인 아키텍처
  • 인터페이스 추상화
  • 설정 기반 구성

2. 모듈성

독립적인 컴포넌트 설계:

class AgentModule(ABC):
    @abstractmethod
    def initialize(self):
        pass
    
    @abstractmethod
    def process(self, input_data):
        pass
    
    @abstractmethod
    def shutdown(self):
        pass

3. 성능

시스템 성능 최적화:

  • 비동기 처리
  • 캐싱 전략
  • 리소스 관리
  • 부하 분산

4. 보안

보안 고려사항:

class SecureAgent:
    def __init__(self, security_config):
        self.authenticator = Authenticator(security_config)
        self.encryptor = Encryptor(security_config)
        self.auditor = Auditor(security_config)
    
    def process_request(self, request):
        if not self.authenticator.verify(request):
            raise SecurityException("인증 실패")
        
        decrypted = self.encryptor.decrypt(request.data)
        result = self._process(decrypted)
        
        self.auditor.log(request, result)
        return self.encryptor.encrypt(result)

구현 패턴

1. 상태 관리

class AgentState:
    def __init__(self):
        self._state = {}
        self._observers = []
    
    def update(self, key, value):
        old_value = self._state.get(key)
        self._state[key] = value
        self._notify_observers(key, old_value, value)

2. 이벤트 처리

class EventSystem:
    def __init__(self):
        self.handlers = defaultdict(list)
    
    def subscribe(self, event_type, handler):
        self.handlers[event_type].append(handler)
    
    def emit(self, event):
        for handler in self.handlers[event.type]:
            handler(event)

3. 오류 처리

class ErrorHandler:
    def __init__(self):
        self.recovery_strategies = {}
    
    def handle_error(self, error):
        strategy = self.recovery_strategies.get(
            type(error), self.default_strategy)
        return strategy(error)

최적화 전략

1. 메모리 관리

  • 캐시 정책
  • 가비지 컬렉션
  • 메모리 풀링
  • 리소스 해제

2. 성능 모니터링

class PerformanceMonitor:
    def __init__(self):
        self.metrics = {}
        self.thresholds = {}
    
    def record_metric(self, name, value):
        self.metrics[name] = value
        self._check_threshold(name, value)

3. 부하 분산

  • 작업 큐
  • 스레드 풀
  • 마이크로서비스
  • 로드 밸런싱

결론

AI Agent 아키텍처는 복잡한 시스템을 효율적으로 구성하고 관리하기 위한 핵심 요소입니다. 적절한 아키텍처 선택과 구현은 시스템의 성능, 확장성, 유지보수성을 결정짓는 중요한 요소가 됩니다.

참고 자료

전체 아키텍처 구조

graph TB
    subgraph "외부 환경"
        A[입력] --> B[센서]
        Y[액추에이터] --> Z[출력]
    end
    
    subgraph "코어 시스템"
        B --> C[전처리]
        C --> D[추론 엔진]
        D --> E[의사결정]
        E --> F[행동 계획]
        F --> Y
    end
    
    subgraph "지원 시스템"
        M[메모리] <--> D
        K[지식베이스] <--> D
        T[도구] <--> F
    end

데이터 흐름도

flowchart LR
    A[입력 데이터] --> B[데이터 전처리]
    B --> C[특성 추출]
    C --> D[모델 추론]
    D --> E[결과 후처리]
    E --> F[행동 실행]
    
    G[메모리 시스템] <--> C
    G <--> D
    
    H[외부 API] <--> D
    I[도구] <--> E

컴포넌트 관계

classDiagram
    class CoreSystem {
        +preprocessor
        +inference_engine
        +decision_maker
        +action_planner
    }
    class Memory {
        +short_term
        +long_term
        +working
    }
    class Tools {
        +apis
        +libraries
        +utilities
    }
    class Environment {
        +sensors
        +actuators
        +state
    }
    
    CoreSystem --> Memory
    CoreSystem --> Tools
    CoreSystem --> Environment