최근 Anthropic은 ‘Effective AI Agents’라는 문서를 통해, 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 효율적이고 유연한 AI 에이전트를 설계하기 위한 일련의 패턴을 제시했습니다.
이들은 복잡한 프레임워크 없이도 단순한 구조만으로 강력한 에이전트를 구축할 수 있다고 주장했습니다.
하지만 자바 생태계에서는 대형 프레임워크인 Spring을 중심으로 많은 애플리케이션이 개발됩니다.
Spring은 규모가 크고 복잡하지만, 동시에 모듈화된 구조와 다양한 도구를 제공하여 AI 에이전트 개발을 단순화할 수 있는 강력한 기반을 제공합니다.
본 글에서는 Anthropic이 제시한 에이전트 패턴을 살펴보고, Spring AI를 활용하여 이를 구체적으로 구현하는 방법을 단계별로 설명합니다.
1. 에이전트와 워크플로우의 개념
Anthropic은 AI 시스템을 설계할 때 다음 두 가지 핵심 개념을 구분합니다.
- 에이전트(Agent): LLM이 스스로 작업의 순서와 도구 사용 방식을 결정하며, 자율적으로 문제를 해결하는 시스템을 의미합니다.
- 워크플로우(Workflow): LLM이 아닌, 미리 정의된 코드 경로에 따라 순차적으로 LLM과 도구가 오케스트레이션되는 시스템을 의미합니다.
즉, 에이전트는 자율적인 판단을 기반으로 작업을 수행하고, 워크플로우는 정해진 절차에 따라 실행됩니다.
이 두 개념을 명확히 구분하면 이후 다룰 설계 패턴의 구조를 더 쉽게 이해할 수 있습니다.
2. Spring AI로 구현할 수 있는 주요 에이전트 패턴
Anthropic은 다음 다섯 가지의 에이전트 워크플로우 패턴을 제시합니다.
이들은 서로 독립적으로 사용될 수 있으며, 상황에 따라 조합하여 더욱 복잡한 에이전트를 구성할 수도 있습니다.
| 패턴 이름 | 개요 |
| Chain Workflow | 순차적인 단계별 작업을 수행하여 각 단계의 출력을 다음 단계의 입력으로 전달 |
| Parallelization Workflow | 독립적인 여러 작업을 병렬로 처리하여 전체 처리 시간을 단축 |
| Routing Workflow | 입력 데이터를 분석하여 가장 적합한 모델 또는 프로세스로 요청을 분배 |
| Orchestrator-Workers Workflow | 중앙 오케스트레이터가 복잡한 작업을 분해하고, 여러 워커가 병렬적으로 처리한 결과를 취합 |
| Evaluator-Optimizer Workflow | 하나의 모델이 제안을 생성하고 다른 모델이 이를 평가·개선하는 반복 구조 |
3. Chain Workflow – 단계적 처리 구조
개념
Chain Workflow는 복잡한 작업을 여러 하위 단계로 나누어 순서대로 처리하는 방식입니다.
각 단계의 결과가 다음 단계의 입력으로 사용되며, 특정 조건이나 오류가 발생하면 중간에 작업을 중단할 수 있습니다.
구현 예시
CI/CD 파이프라인의 예를 들면 다음과 같은 순서를 구성할 수 있습니다.
- 버전 관리 시스템(VCS)에서 코드 체크아웃
- 코드 빌드 및 패키징
- 도커 이미지 생성 및 레포지토리 푸시
- 테스트 환경으로 배포
- 통합 테스트 실행
Spring AI에서는 ChatClient를 사용하여 이러한 단계들을 순차적으로 연결할 수 있습니다.
각 단계는 이전 단계의 결과를 입력받아 다음 단계로 전달하며, 오류 발생 시 즉시 루프를 중단하도록 구현할 수 있습니다.
Chain Workflow는 단계적 프로세스를 명확하게 정의해야 하는 자동화 환경에서 특히 유용합니다.
4. Parallelization Workflow – 병렬 처리로 효율 향상
개념
Parallelization Workflow는 서로 독립적인 하위 작업을 병렬로 실행하여 전체 처리 시간을 단축하는 방식입니다.
모든 작업이 완료되면 결과를 수집하여 최종 출력을 생성합니다.
구현 예시
예를 들어, 애플리케이션을 여러 환경(dev, test, integration 등)에 동시에 배포해야 하는 경우,
Spring의 ExecutorService와 CompletableFuture를 활용하면 각 환경에 대한 배포 작업을 병렬로 수행할 수 있습니다.
이 방식은 대규모 DevOps 작업이나 대량의 데이터 분석처럼 병렬화 가능한 업무에서 높은 효율성을 보입니다.
5. Routing Workflow – 입력 기반의 지능형 분기 처리
개념
Routing Workflow는 입력 내용을 분석하여 어떤 워크플로우나 모델을 사용할지 결정하는 라우팅 방식입니다.
사용자는 단일 인터페이스를 통해 요청하지만, 내부적으로는 다양한 처리 로직이 자동으로 선택됩니다.
구현 예시
예를 들어, 사용자가 “PR 파이프라인을 생성해줘”라고 요청하면 Chain Workflow를,
“PR을 여러 환경에 배포해줘”라고 요청하면 Parallelization Workflow를 자동으로 선택하도록 설정할 수 있습니다.
이 구조는 다양한 유형의 요청을 하나의 통합된 시스템에서 처리해야 하는 환경에 적합합니다.
6. Orchestrator–Workers Workflow – 복잡한 작업을 분해하는 중앙 관리 구조
개념
Orchestrator–Workers 패턴은 **중앙의 오케스트레이터(Orchestrator)**가 복잡한 요청을 받아
이를 여러 **작업자(Worker)**에게 분배하고, 각 결과를 취합하여 최종 결과를 생성하는 방식입니다.
구현 예시
풀 리퀘스트(PR)의 링크를 입력받아 변경된 코드의 범위를 분석한 후,
테스트가 필요한 환경 목록을 자동으로 결정하고 각 환경에 테스트를 수행하도록 명령할 수 있습니다.
이때 오케스트레이터는 PR 분석 결과를 기반으로 테스트가 필요한 환경을 판단하고,
각 워커는 지정된 환경에서 배포 및 테스트를 수행합니다.
이 패턴은 작업의 세부 단계가 사전에 정의되지 않은 비정형적 문제 해결에 적합합니다.
7. Evaluator–Optimizer Workflow – 평가와 개선을 통한 반복적 학습 구조
개념
Evaluator–Optimizer 패턴은 두 개의 에이전트가 상호 작용하면서 지속적으로 결과를 개선하는 구조입니다.
한 에이전트(Optimizer)가 제안을 생성하고, 다른 에이전트(Evaluator)가 이를 평가하여 개선점을 피드백합니다.
이 과정은 ‘PASS’가 나올 때까지 반복됩니다.
구현 예시
Spring AI를 활용하면 PR 코드 리뷰를 자동화할 수 있습니다.
하나의 모델이 코드 리뷰 제안을 생성하고, 다른 모델이 이를 평가하여 수정이 필요한지 판단합니다.
평가 결과가 “NEEDS_IMPROVEMENT”라면, Optimizer는 피드백을 반영하여 새로운 제안을 생성합니다.
이 구조는 지속적인 품질 향상과 자동화된 검증 프로세스를 구축하는 데 유용합니다.
이번 글에서는 Anthropic이 제안한 다섯 가지 AI 에이전트 설계 패턴을 기반으로,
Spring AI에서 이를 구현하는 방법을 살펴보았습니다.
Spring AI는 기존의 Spring 프레임워크 아키텍처를 그대로 유지하면서도,
LLM 기반의 에이전트 개발을 위한 인터페이스(ChatClient, ChatModel)와 비동기 처리를 지원합니다.
이를 통해 개발자는 복잡한 모델 통합 없이 유연하고 확장 가능한 AI 시스템을 손쉽게 구축할 수 있습니다.
이 다섯 가지 패턴은 단순히 LLM을 사용하는 기술적 방법론을 넘어,
AI 시스템을 구조적으로 설계하고 유지보수 가능한 형태로 발전시키는 실질적인 접근법을 제공합니다.
앞으로 Spring AI를 활용한 에이전트 개발은 기업의 운영 자동화, 코드 분석, DevOps 최적화 등 다양한 영역에서
중심적인 역할을 하게 될 것으로 기대됩니다.
- Anthropic은 LLM 기반 AI 시스템을 설계하기 위한 5가지 대표 패턴을 제시했다.
- Spring AI는 이 패턴들을 실무 환경에 손쉽게 적용할 수 있는 도구와 구조를 제공한다.
- 각 패턴은 특정 문제 유형에 최적화되어 있으며, 조합을 통해 더 강력한 에이전트를 구성할 수 있다.
- Spring AI의 모듈화, 인터페이스 중심 설계, 비동기 처리 기능은 실무 수준의 에이전트 구축을 가능하게 한다.
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