GPT-4도 완벽하지 않다? 더 나은 결과를 만드는 '에이전트 디자인 패턴' 4가지

 

GPT-4도 실망스러울 때가 있나요?

GPT-4를 써보면 정말 놀랍죠. 복잡한 질문에도 척척 답하고, 코드도 짜고, 긴 글도 써줍니다. 그런데 가끔 이런 경험 해보지 않으셨나요?

• "뭔가 조금 아쉬운데?"
• "이 부분만 더 정확했으면 좋겠는데."
• "코드 결과가 틀렸는데, 다시 시키자니 처음부터 다 해야 하네."

사실 이게 자연스러운 겁니다. 지금 대부분의 GPT-4나 GPT-3.5 사용 방식이 ‘한 번에 끝내기(Zero-shot)’ 방식이기 때문입니다. 즉, 처음부터 끝까지 쭉 작성하게 시키고, 틀리면 처음부터 다시 시키는 거죠.

그런데 최근 AI 개발자들 사이에서 '에이전트 기반 워크플로우(agent workflow)'라는 접근법이 큰 주목을 받고 있습니다. 이 방법을 쓰면 GPT-3.5도 무려 **정답률 95.1%**까지 올라갑니다. 심지어 GPT-4보다 더 잘할 때도 있죠.

오늘 블로그에서는 바로 이 GPT 성능을 극대화하는 에이전트 디자인 패턴(Agent Design Patterns) 4가지를 소개합니다.
이걸 알면 GPT가 여러분의 진짜 똑똑한 조수가 될 수 있습니다.

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1. 에이전트 기반 워크플로우란 무엇인가?

지금까지 GPT를 쓸 때 우리는 보통 이렇게 했습니다.

"GPT야, 글 써줘." → 결과 확인 → 잘 나오면 OK, 아니면 다시 처음부터."

이게 바로 ‘한 번에 끝내기(Zero-shot)’ 방식입니다.
그런데 사람은 이렇게 글 쓰지 않죠. 사람은 보통 이렇게 합니다.

1. 계획 세우기: 주제를 정하고 목차를 짭니다.
2. 자료 조사: 모르는 부분은 검색하거나 참고 자료를 찾습니다.
3. 초안 작성: 첫 번째 초안을 씁니다.
4. 검토 및 수정: 잘못된 부분, 부족한 부분을 고칩니다.
5. 완성: 다듬고 완성합니다.

GPT도 이렇게 하면 훨씬 더 똑똑해집니다.
GPT에게도 단계적으로 작업하게 하면 훨씬 높은 성능이 나옵니다. 이걸 **에이전트 기반 워크플로우(Agent Workflow)**라고 합니다.

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2. GPT 성능을 극대화하는 4가지 에이전트 디자인 패턴

이런 에이전트 워크플로우를 설계할 때 주로 사용하는 4가지 디자인 패턴이 있습니다.

1) Reflection(자기 점검)

GPT 스스로 자신의 결과를 다시 검토하도록 시키는 것입니다.

예시:

# 1단계: 문제에 대한 답 생성
answer = gpt("프로그래밍 문제 해결 코드 작성해줘.")

# 2단계: GPT에게 자기 점검 요청
feedback = gpt(f"이 코드에 오류나 개선점이 있는지 확인해줘. {answer}")

# 3단계: 수정된 답변 생성
revised_answer = gpt(f"이 피드백 반영해서 수정해줘. {answer} {feedback}")

왜 중요한가?

• GPT는 처음엔 틀릴 수 있지만, 다시 읽고 수정하면 훨씬 좋아집니다.

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2) Tool Use(도구 활용)

GPT에게 웹 검색, 계산, 코드 실행 같은 외부 도구를 사용하게 하는 것입니다.

예시:

# GPT가 웹 검색 기능 사용
gpt("이 주제 최신 논문이나 기사 검색해줘.")

# GPT가 코드 실행 기능 사용
gpt("이 코드 실행해서 결과 알려줘.")

왜 중요한가?

• GPT가 아는 것만 가지고 답하면 한계가 있습니다.
• 외부에서 최신 정보나 정확한 계산 결과를 가져오게 하면 훨씬 정확해집니다.

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3) Planning(계획 수립)

GPT가 먼저 계획을 세우고, 그 계획에 따라 단계적으로 작업하게 하는 것입니다.

예시:

# GPT에게 계획 세우기 요청
plan = gpt("블로그 글 쓰기 전에 목차랑 조사할 내용 계획해줘.")

# 계획에 따라 실행
draft = gpt(f"이 계획에 따라 초안 작성해줘. {plan}")

왜 중요한가?

• 처음부터 생각 없이 글을 쓰게 하면 논리적으로 엉성할 수 있습니다.
• 계획을 먼저 세우고 실행하면 훨씬 구조적인 결과가 나옵니다.

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4) Multi-agent Collaboration(다중 에이전트 협업)

GPT 여러 개를 만들어서 서로 협업하게 하는 방식입니다.

예시:

• GPT A: 초안 작성
• GPT B: 비판적으로 검토
• GPT C: 수정 및 보완

이렇게 각자 역할을 맡겨서 토론하게 하면, 훨씬 완성도가 높아집니다.

왜 중요한가?

• 사람도 혼자 하는 것보다 동료와 함께하면 더 좋은 결과가 나오듯이, GPT도 혼자보다 여럿이 하면 더 잘합니다.

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3. 왜 에이전트 패턴이 GPT 성능을 극적으로 끌어올릴까?

• 한 번에 완벽하게 끝내는 건 인간도 어렵습니다.
• GPT도 마찬가지입니다.
• 반복적으로 점검하고 수정하는 과정에서 더 정확해집니다.

실제로 연구 결과도 이를 뒷받침합니다.

• GPT-3.5 Zero-shot: 48.1%
• GPT-4 Zero-shot: 67.0%
• GPT-3.5 + 에이전트 패턴: 최대 95.1%

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4. 실제 적용 사례: Devin 데모와 HumanEval 벤치마크

최근 Devin이라는 AI 에이전트 데모가 큰 화제가 됐습니다.
또, HumanEval이라는 코드 테스트 벤치마크에서도 GPT-3.5는 48.1%였지만, 에이전트 패턴을 쓰니 95.1%까지 향상됐습니다.

이게 의미하는 바는 명확합니다.

GPT 모델 자체보다, 어떻게 사용하느냐가 더 중요하다.

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5. 현업에서 적용하기: GPT 모델 활용도를 높이는 워크플로우 설계 팁

현업에서 GPT를 똑똑하게 쓰고 싶다면 다음 단계를 따라보세요.

1. 작업 목표 설정: “보고서 작성”이라면 목차부터 정해달라고 요청하세요.
2. 계획 수립: “이 주제에 대한 조사 계획 세워줘”라고 하세요.
3. 초안 작성: 계획에 따라 단계적으로 작성시키세요.
4. 자기 점검: 작성된 내용에 대해 “스스로 검토하고 부족한 부분 지적해봐”라고 시키세요.
5. 수정 및 보완: 점검 결과를 반영해 다시 작성하게 하세요.

이렇게 하면 결과물의 질이 달라집니다.

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GPT는 뛰어나지만 혼자 모든 걸 완벽하게 해내진 못합니다.
그런데 반복 점검, 계획, 도구 활용, 협업 같은 사람의 사고방식을 적용하면 정말 놀라운 결과가 나옵니다.

이제 GPT에게 무턱대고 “글 써줘”라고 하지 마세요.
에이전트 디자인 패턴을 활용해서 진짜 똑똑한 조수로 만들어보세요.

https://www.deeplearning.ai/the-batch/how-agents-can-improve-llm-performance/?fbclid=IwZXh0bgNhZW0CMTEAAR0gLkNy8WBW-AO3OflfJ8T3XlH8nBTqQ3Wp2LYbCx6LyED5m4r2xiP1o0s_aem_KTVgh-pJ6W51uEu2_PoThg

Four AI Agent Strategies That Improve GPT-4 and GPT-3.5 Performance