Spring AI로 구현하는 효과적인 LLM 에이전트 패턴: Anthropic 연구 기반 실전 가이드

 

Anthropic의 연구와 Spring AI의 만남

최근 Anthropic의 연구 보고서 *"Building Effective Agents"*에서는 효과적인 대규모 언어 모델(LLM) 에이전트 시스템을 구축하기 위한 핵심 원칙이 소개되었습니다. 흥미로운 점은 복잡한 프레임워크 대신 **단순성(Simplicity)**과 **조합성(Composability)**을 강조했다는 것입니다. 이 원칙은 실제 개발 환경에서 어떻게 구현될 수 있을까요?

바로 Spring AI를 활용한 구현 사례를 통해 그 해답을 찾을 수 있습니다. 이 글에서는 Anthropic이 제안한 5가지 에이전트 패턴을 기반으로, Spring AI를 활용한 실제 개발 방법을 살펴보겠습니다. 각 패턴이 언제 유용한지, 어떻게 구현하는지, 그리고 어떤 이점이 있는지 구체적인 예제와 함께 설명합니다.

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1. 체인 워크플로우(Chain Workflow): 단계별 문제 해결의 핵심 패턴

✅ 개념 설명:

체인 워크플로우는 복잡한 작업을 더 작고 관리하기 쉬운 단계로 나누는 패턴입니다. 각 단계의 출력(Output)이 다음 단계의 입력(Input)으로 전달되며, 체계적인 작업 흐름을 유지합니다.

🚩 언제 사용할까?

• 작업이 명확한 순차 단계로 이루어졌을 때
• 정확성을 위해 속도(지연 시간)를 일부 포기할 수 있을 때
• 각 단계가 이전 단계의 결과를 기반으로 해야 할 때

💻 Spring AI 예제:

public class ChainWorkflow {
    private final ChatClient chatClient;
    private final String[] systemPrompts;

    public String chain(String userInput) {
        String response = userInput;
        for (String prompt : systemPrompts) {
            String input = String.format("{%s}\n {%s}", prompt, response);
            response = chatClient.prompt(input).call().content();
        }
        return response;
    }
}

⭐ 핵심 포인트:

• 단계별 책임이 명확하여 관리가 쉬움
• 새로운 단계 추가가 간단해 확장성이 뛰어남
• 복잡한 로직을 단순한 흐름으로 분리 가능

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2. 병렬화 워크플로우(Parallelization Workflow): 더 빠른 결과를 위한 동시 처리

✅ 개념 설명:

병렬화 워크플로우는 여러 작업을 동시에 처리하여 효율성을 극대화하는 패턴입니다. 주로 **작업 분할(Sectioning)**과 투표(Voting) 방식을 통해 구현됩니다.

🚩 언제 사용할까?

• 독립적인 항목을 대량으로 처리할 때
• 다양한 관점에서 분석이 필요한 경우
• 빠른 처리 속도가 중요한 업무

💻 Spring AI 예제:

List<String> parallelResponse = new ParallelizationWorkflow(chatClient)
    .parallel(
        "시장 변화가 각 이해관계자에게 미치는 영향 분석",
        List.of(
            "고객: ...",
            "직원: ...",
            "투자자: ...",
            "공급업체: ..."
        ),
        4
    );

⭐ 핵심 포인트:

• 대규모 데이터 처리에 최적화
• 병목 현상을 최소화하여 속도 개선
• 결과를 자동으로 집계하여 일관성 유지

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3. 라우팅 워크플로우(Routing Workflow): 똑똑한 업무 분배의 비결

✅ 개념 설명:

라우팅 워크플로우는 입력된 데이터를 분석하여 가장 적합한 처리 경로로 자동 분배하는 패턴입니다. LLM이 입력 내용을 분류하고, 각기 다른 전문화된 프로세스로 전달합니다.

🚩 언제 사용할까?

• 다양한 유형의 입력이 존재할 때
• 입력에 따라 전문화된 처리가 필요할 때
• 정확한 분류가 중요한 업무

💻 Spring AI 예제:

@Autowired
private ChatClient chatClient;

RoutingWorkflow workflow = new RoutingWorkflow(chatClient);

Map<String, String> routes = Map.of(
    "billing", "청구 전문가입니다. 청구 문제를 해결하세요...",
    "technical", "기술 지원 엔지니어입니다. 기술 문제를 해결하세요...",
    "general", "고객 서비스 담당자입니다. 일반 문의를 처리하세요..."
);

String input = "지난주에 두 번 청구되었습니다.";
String response = workflow.route(input, routes);

⭐ 핵심 포인트:

• 입력에 맞는 맞춤형 처리 가능
• 복잡한 문제도 효율적으로 분배 및 해결
• 새로운 경로 추가 시 유연성 유지

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4. 오케스트레이터-워커(Orchestrator-Workers): 복잡한 작업의 완벽한 협업

✅ 개념 설명:

이 패턴은 중앙의 **오케스트레이터(Orchestrator)**가 작업을 분석하고, 세부 작업을 여러 **워커(Worker)**에게 분배하는 구조입니다. 각 워커는 특정한 하위 작업을 수행하고, 결과를 다시 결합하여 최종 결과를 도출합니다.

🚩 언제 사용할까?

• 사전에 정의되지 않은 복잡한 작업 처리 시
• 다양한 접근 방식이 필요한 업무
• 상황에 따라 유연한 문제 해결이 필요할 때

💻 Spring AI 예제:

OrchestratorWorkersWorkflow workflow = new OrchestratorWorkersWorkflow(chatClient);

WorkerResponse response = workflow.process(
    "REST API 엔드포인트에 대한 기술 및 사용자 친화적 문서 생성"
);

System.out.println("분석 결과: " + response.analysis());
System.out.println("워커 출력: " + response.workerResponses());

⭐ 핵심 포인트:

• 복잡한 프로젝트 관리에 최적
• 작업 분배 및 통합을 통한 효율성 극대화
• 시스템 신뢰성을 위한 명확한 경계 유지

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5. 평가자-최적화기(Evaluator-Optimizer): AI의 자체 피드백 루프

✅ 개념 설명:

이 패턴은 두 개의 LLM이 협력하는 구조로, 하나의 모델이 결과를 생성하고 다른 모델이 이를 평가 및 피드백합니다. 이 과정을 반복하면서 최적의 결과를 도출합니다.

🚩 언제 사용할까?

• 명확한 평가 기준이 존재할 때
• 반복적인 개선이 필요한 작업
• 다수의 피드백을 통한 품질 향상이 요구될 때

💻 Spring AI 예제:

EvaluatorOptimizerWorkflow workflow = new EvaluatorOptimizerWorkflow(chatClient);

RefinedResponse response = workflow.loop(
    "스레드-안전한 카운터를 구현하는 Java 클래스 생성"
);

System.out.println("최종 솔루션: " + response.solution());
System.out.println("개선 과정: " + response.chainOfThought());

⭐ 핵심 포인트:

• 반복적인 피드백 루프를 통한 결과 품질 개선
• 자체 평가 및 최적화로 더 나은 성능 확보
• 인적 개입 최소화로 자동화된 품질 관리 가능

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Spring AI의 구현 이점: Anthropic 연구와의 시너지

Anthropic의 권장 사항과 Spring AI의 구현은 완벽하게 일치합니다. Spring AI가 제공하는 주요 이점은 다음과 같습니다:

• 🔄 모델 포터빌리티: 다양한 LLM 간의 손쉬운 전환
• 📊 구조화된 출력: 타입 안전한 응답 처리로 신뢰성 강화
• 🔧 일관된 API: 다양한 LLM 공급자 간의 일관된 인터페이스

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효과적인 LLM 시스템 구축을 위한 핵심 요약

효과적인 LLM 기반 시스템을 구축하려면 복잡성을 최소화하고 신뢰성을 극대화하는 것이 중요합니다. Anthropic의 연구와 Spring AI의 실제 구현 사례를 통해 확인한 핵심 포인트는 다음과 같습니다:

1. 단순함으로 시작하라: 처음에는 기본적인 워크플로우로 시작하세요.
2. 신뢰성을 설계하라: 에러 처리와 검증 로직을 명확히 하세요.
3. 균형을 고려하라: 정확성, 속도, 유연성 간의 최적의 균형을 찾으세요.

이 글을 통해 여러분이 LLM 기반 시스템을 더 효과적으로 설계하고 구현할 수 있기를 바랍니다. 🚀

 

https://spring.io/blog/2025/01/21/spring-ai-agentic-patterns?fbclid=IwY2xjawIMSNJleHRuA2FlbQIxMQABHbPMXc5qsRyrB5zvR5fEgw8Uc11WMjf--_fd2FkmLm-JirNvoqZuxKAdIQ_aem_rX4br-pahDUUqTr3ZlwPYA

 

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