AI 에이전트 개발, 제대로 하고 있나요? - 12가지 원칙으로 LLM 기반 소프트웨어의 신뢰성을 높이는 법
요즘 수많은 서비스들이 AI 에이전트를 표방하며 등장하고 있습니다. 하지만 실제로는 단순한 LLM 호출에 가까운 경우가 많습니다. 진짜로 고객이 사용하는 생산 환경에 투입할 수 있는 AI 에이전트는 어떻게 만들어야 할까요?
이 질문에 대한 답을 찾기 위해 HumanLayer 프로젝트에서 ‘12-Factor Agents’라는 가이드가 탄생했습니다.
다년간 AI 에이전트 개발 경험을 가진 Dex는 다양한 프레임워크와 사례를 연구한 끝에, LLM 기반 소프트웨어의 신뢰성, 확장성, 유지보수성을 높이는 12가지 핵심 원칙을 정리했습니다.
이 글에서는 12-Factor Agents가 무엇인지, 왜 중요한지, 그리고 AI 기능을 서비스에 통합하려는 개발자가 반드시 알아야 할 이유에 대해 살펴보겠습니다.
12-Factor Agents란 무엇인가?
12-Factor Agents는 기존의 유명한 12-Factor App 원칙에서 영감을 받아, AI 에이전트 개발에 최적화된 12가지 설계 원칙을 제시합니다.
목표는 명확합니다. 고품질 LLM 기반 소프트웨어를 빠르고 안정적으로 고객에게 제공하는 것입니다.
Dex는 실제로 수많은 AI 제품 및 서비스 창업자들과 협업하며 얻은 인사이트를 바탕으로 이 가이드를 만들었습니다.
왜 필요한가?
현재 시중에 나오는 많은 AI 에이전트 프레임워크들은 빠른 프로토타이핑에는 적합하지만, 막상 프로덕션 단계로 넘어가면 여러 한계를 드러냅니다.
- 기능 품질이 70~80% 수준에서 멈춤
- 디버깅 및 유지보수가 어려움
- 프레임워크 내부 동작을 역설계해야 하는 상황 발생
Dex는 프레임워크 의존도를 줄이고, 대신 모듈형 설계 원칙을 통해 개발자가 기존 서비스에 AI 기능을 자연스럽게 통합할 수 있는 방법을 제안합니다.
12가지 핵심 원칙
Factor 1: 자연어 → 툴 호출 (Natural Language to Tool Calls)
LLM은 툴 호출을 통해 기능을 실행하도록 설계합니다. 구조화된 JSON 출력을 통해 툴을 호출하고 결과를 처리합니다.
Factor 2: 프롬프트를 직접 관리 (Own your prompts)
프롬프트는 핵심 코드 자산으로, 프레임워크가 아닌 개발자가 직접 관리해야 합니다.
Factor 3: 컨텍스트 윈도우 주도권 확보 (Own your context window)
LLM이 참조하는 모든 컨텍스트는 개발자가 의도적으로 구성해야 합니다.
Factor 4: 툴은 구조화된 출력 (Tools are just structured outputs)
툴의 출력도 JSON 등 구조화된 형태로 처리하여 디버깅이 용이하도록 만듭니다.
Factor 5: 실행 상태와 비즈니스 상태 통합 (Unify execution state and business state)
AI 실행 흐름과 비즈니스 로직 상태를 명확하게 통합해야 합니다.
Factor 6: 단순 API로 시작/중지/재개 지원 (Launch/Pause/Resume with simple APIs)
에이전트의 실행 제어는 표준화된 API로 제공해야 합니다.
Factor 7: 툴 호출을 통해 사람과 소통 (Contact humans with tool calls)
필요 시 사용자나 운영자와 직접 상호작용할 수 있도록 설계합니다.
Factor 8: 제어 흐름 직접 설계 (Own your control flow)
에이전트의 제어 흐름을 명확하게 설계하여 예측 가능한 동작을 확보합니다.
Factor 9: 오류는 컨텍스트에 압축 기록 (Compact Errors into Context Window)
오류 발생 시 모든 정보는 컨텍스트에 축약해 기록하여 LLM이 이를 인지할 수 있도록 합니다.
Factor 10: 작고 집중된 에이전트 설계 (Small, Focused Agents)
기능별로 작은 에이전트를 구성하여 유지보수를 용이하게 만듭니다.
Factor 11: 어디서든 트리거 가능 (Trigger from anywhere)
크론, 웹훅, 사용자 이벤트 등 다양한 방법으로 에이전트를 트리거할 수 있도록 설계합니다.
Factor 12: 상태 없는 리듀서로 에이전트 구성 (Make your agent a stateless reducer)
가능한 한 상태 비저장(stateless) 구조로 설계하여 확장성과 안정성을 확보합니다.
개발자에게 주는 교훈
Dex는 실제로 많은 AI SaaS 창업자들이 다음과 같은 여정을 겪는다고 말합니다.
- 빠르게 에이전트 개발 시작
- 초기 버전은 빠르게 나오지만 품질에 한계 도달
- 프레임워크 의존 설계의 한계를 인지
- 결국 프레임워크를 벗어나 새롭게 설계
이때 12-Factor Agents 원칙을 미리 알고 적용하면 시행착오를 줄이고 빠르게 고품질 AI 기능을 구축할 수 있습니다.
활용 팁
Dex는 다음과 같은 실전적 조언을 강조합니다.
- 프레임워크를 전적으로 믿지 말 것
- 핵심 원칙은 프레임워크 없이도 구현 가능
- 작은 모듈부터 기존 서비스에 적용해 나갈 것
기존 제품에 AI 기능을 부드럽게 녹여내는 방법으로 접근하는 것이 실전에서 가장 빠르고 효과적인 전략입니다.
AI 시대의 LLM 기반 소프트웨어는 빠르게 진화하고 있습니다. 그러나 신뢰성, 유지보수성, 사용자 경험 측면에서 아직 갈 길이 멉니다.
12-Factor Agents는 단순한 개발 패턴이 아니라, AI 에이전트를 실전에서 쓰기 위한 핵심적인 교훈을 담고 있습니다.
AI 에이전트 개발에 도전하려는 개발자라면 반드시 한 번 이 원칙들을 검토해 보시기 바랍니다. 프레임워크에 휘둘리지 않고, 자신만의 탄탄한 AI 제품을 만드는 데 큰 도움이 될 것입니다.
GitHub - humanlayer/12-factor-agents: What are the principles we can use to build LLM-powered software that is actually good eno
What are the principles we can use to build LLM-powered software that is actually good enough to put in the hands of production customers? - humanlayer/12-factor-agents
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