5 Rules for Building AI Agents That Work in Production | Nan Yu & Jacob Shumway

핵심 요약

• AI 에이전트는 LLM을 루프 내에서 호출하고, 목표를 정의하며, 도구를 사용하여 컨텍스트를 구축하는 방식으로 작동합니다. 각 턴마다 도구를 호출하고 컨텍스트를 통합하여 목표 달성에 필요한 정보를 확보합니다.
• Linear Agent의 초기 아이디어는 '컴퓨터가 할 수 있는 많은 작업을 자동화하여 우리가 원하지 않는 작업을 제거하는 것'에 중점을 두었으며, 초창기에는 '로봇 프로그램 관리자'로 불리며 단순 반복 작업을 처리하는 데 집중했습니다.
• 초기 프로토타입은 프론트엔드에서 직접 LLM을 호출하는 방식이었으나, 이후 '스킬(skill)' 아키텍처를 도입하여 각 작업에 필요한 도구와 지침을 동적으로 로드하는 방식으로 발전했습니다.