작성자: Brace Sproul, Sam Crowder
오늘, 우리는 에이전트를 만들 수 있는 대상을 개발자를 넘어 확장합니다. 대용량 고객 대면 에이전트의 상당수는 기술 팀이 구축하겠지만, 거의 모든 비즈니스 사용자가 일상 업무에서 에이전트 애플리케이션의 활용 사례를 가지고 있습니다. 새로운 LangSmith Agent Builder는 메모리와 가이드형 프롬프트 생성 기능을 갖춘 노코드 에이전트 구축 경험을 제공하여 에이전트 구축의 진입 장벽을 낮춥니다.
아래에서 우리의 접근 방식에 대해 자세히 알아보세요.
무엇이 다른가
지난 3년간 우리는 수백만 명의 개발자와 함께 에이전트를 구축해왔습니다. 엔지니어링 팀으로부터 동료들이 얼마나 자신만의 에이전트를 만들고 싶어 하는지 듣고 있습니다. 기술 사용자조차도 항상 코드를 작성하고 배포하지 않아도 되는, 에이전트를 시작하는 더 빠른 방법을 요청해 왔습니다.
그래서 우리는 LangSmith Agent Builder를 비공개 프리뷰로 출시합니다. 조직의 모든 구성원이 안전하고 접근 가능한 방식으로 에이전트를 구축할 수 있도록 지원합니다. 시중의 다른 솔루션과 달리 LangSmith Agent Builder는 에이전트 빌더이지, 시각적 워크플로 빌더가 아닙니다. 시각적 워크플로 빌더에는 두 가지 주요 함정이 있습니다:
- 시각적 워크플로 빌더는 진입 장벽이 “낮지” 않습니다.
- 복잡한 작업은 시각적 빌더에서 관리하기에 너무 복잡해집니다.
미리 정해진 경로를 따르는 대신, 에이전트는 더 많은 의사 결정을 LLM에 위임할 수 있어 더 역동적인 응답이 가능합니다. 사용자가 에이전트를 구축할 수 있도록 하는 데 집중함으로써, 우리는 단순한 워크플로가 아닌 더 복잡하고 어려운 작업을 처리할 수 있게 하면서 에이전트 구축을 더 넓은 대상에게 접근 가능하게 만듭니다.
에이전트의 구성 요소
LangSmith의 모든 에이전트는 함께 작동하는 네 가지 핵심 구성 요소로 구축됩니다:
- 프롬프트: 에이전트가 무엇을 해야 하는지 설명하는 로직을 담고 있는 에이전트의 두뇌입니다. LangSmith 에이전트에서는 에이전트의 모든 복잡성이 (복잡한 시각적 워크플로가 아닌) 프롬프트에 집중됩니다. 좋은 프롬프트를 작성하는 것은 어렵지만 정말 중요하기 때문에, 우리는 이를 더 쉽게 만드는 도구를 구축했습니다(다음 섹션에서 자세히 알아보세요).
- 도구: 세상과 상호작용하기 위해 에이전트는 도구를 호출해야 합니다. LangSmith는 MCP를 사용하여 에이전트를 외부 서비스 및 데이터에 연결합니다. 기본 제공 도구도 있지만, 자신의 MCP 서버를 쉽게 가져올 수도 있습니다. LangSmith의 새로운 Agent Authorization 기능을 통해 Gmail, Slack, LinkedIn, Linear와 같이 팀이 승인한 도구에 안전하게 연결할 수 있으며, 모두 에이전트 구축 흐름 내에서 가능합니다.
- 트리거: 에이전트는 단순히 채팅 메시지에 응답하는 것이 아니라 백그라운드 이벤트에 자동으로 반응할 수도 있습니다. 이메일을 받거나, 특정 채널에서 Slack 메시지를 받거나, 시간 기반 스케줄에 따라 에이전트를 실행하도록 트리거를 설정할 수 있습니다.
- 서브에이전트: 대부분의 복잡성을 프롬프트에 넣는 것으로 시작하는 것을 권장합니다. 하지만 복잡성이 커지면 특정 작업을 위한 더 작고 집중된 서브에이전트를 만들어 시스템을 관리 가능하게 유지할 수 있습니다.
에이전트 구축을 더 쉽게 만드는 방법
우리가 지속적으로 확인한 바에 따르면 에이전트 구축에서 가장 어려운 부분은 효과적인 프롬프트 작성입니다. 다음 두 가지 문제가 이를 어렵게 만듭니다:
- 좋은 프롬프트는 세부 사항과 구체성을 요구하지만, 대부분의 사람들은 프롬프트 엔지니어링 경험이 부족합니다.
- 프롬프트는 엣지 케이스와 새로운 요구 사항을 발견하면서 진화하거나 업데이트되어야 합니다.
우리는 이러한 것들을 더 쉽게 만들기 위해 노력했습니다:
- 빈 캔버스 대신 대화로 시작하세요. 먼저 요청으로 시작하여 에이전트가 무엇을 하기를 원하는지 평이한 언어로 설명합니다. 그러면 시스템이 세부 사항을 올바르게 파악하기 위해 후속 질문을 하고, 답변에 따라 에이전트의 시스템 프롬프트를 자동 생성하고, 도구를 연결하고, 트리거를 설정합니다. 이러한 가이드형 대화는 프롬프트 엔지니어링 전문 지식 없이도 상세하고 효과적인 프롬프트를 쉽게 만들 수 있게 합니다.
- 에이전트가 시간이 지나면서 기억하도록 하세요. LangSmith 에이전트는 프롬프트뿐만 아니라 자신(및 모든 서브에이전트)이 액세스할 수 있는 도구에 대한 기본 제공 메모리를 가지고 있습니다. 언제든지 에이전트는 자신의 메모리를 업데이트할 수 있습니다. 에이전트를 수정하면, 이제 그 수정 사항을 기억하므로 나중에 다시 그렇게 하라고 프롬프트할 필요가 없습니다.
LangSmith Agent Builder는 이메일, 채팅, Salesforce 어시스턴트와 같은 내부 생산성 활용 사례에 적합합니다. 예를 들어, 매일 회의 준비가 포함된 일정 요약을 보내는 에이전트를 구축할 수 있습니다. 메시지를 기반으로 Linear 티켓 생성부터 응답 초안 작성, Slack 메시지 전송까지 다음 단계를 동적으로 생성하는 이메일 에이전트를 구축할 수도 있습니다. 그리고 메시지가 전송되기 전에 승인할 수 있습니다.
내부 구조
우리는 지난 3년간 오픈 소스 에이전트 프레임워크인 LangChain과 LangGraph를 구축하면서 얻은 학습, 그리고 이 제품의 초기 버전인 Open Agent Platform을 통해 설계 결정에 반영했습니다.
현재 LangSmith Agent Builder는 deepagents 패키지 위에 구축되어 있습니다. Deep Agents는 에이전트에게 계획 수립 기능, 영구 메모리, 복잡한 작업을 관리 가능한 하위 작업으로 분해하는 능력을 제공합니다. 이는 에이전트가 모든 가능한 시나리오를 매핑할 필요 없이 복잡한 다단계 워크플로를 처리할 수 있음을 의미합니다. 에이전트는 실시간으로 문제를 해결합니다.
이미 LangChain 도구 생태계를 사용하고 있는 분들을 위해, LangSmith Agent Builder와 오픈 소스 프레임워크를 언제 사용해야 하는지에 대한 몇 가지 팁이 담긴 표가 있습니다.
