AI 에이전트 지식 지도 — 50편을 무엇부터 읽을 것인가

이 카테고리는 이 글을 포함해 51편이다. 순서대로 읽을 수도 있지만, 대부분은 지금 부딪힌 문제를 들고 온다. 이 글은 그 문제에서 편으로 가는 지도다.

한 가지만 먼저 말해 두면, 이 계보를 관통하는 문장은 하나다. 각 단계는 앞 단계의 표현력 한계를 풀고, 그 대가로 비용과 실패 지점을 늘린다. 그래서 "왜 LangGraph를 쓰나" 같은 질문에 프레임워크 비교로 답하면 절반만 맞는다. 정확한 답은 "1회 검색으로 안 풀리는 질문이 실제로 있었다"는 문제 서술이다.

카테고리 구조

①②가 구현 계보, ③이 적용, ④가 그 위에 얹히는 논의다. **④는 ①③을 몰라도 읽히지만, ①~③은 ④의 문제의식이 없으면 왜 그렇게 짜는지가 안 보인다.**

개념 계보 — 각 단계는 무엇을 풀고 무엇을 만드는가

문제에서 편으로

구체적인 질문 단위로는 이렇게 갈린다.

한 장 요약

프레임워크 3종

추상화 수준과 제어권은 반비례한다.

그리고 흐름이 선형이면 애초에 에이전트를 쓰지 않고 체인으로 끝내는 선택지가 있다. 이것을 빼놓지 않는 것이 실무 감각이다.

판단하는 RAG 4변형

위 호출 횟수는 실측이 아니라 코드에서 경로를 센 값이다(N = 검색 문서 수). 지연·비용 벤치마크는 별도로 재야 한다.

멀티에이전트 토폴로지 3종

격상 순서: 단일 → 조건부 엣지 워크플로 → Supervisor → Hierarchical. 한 단계씩만 올린다.

주제 교차 지도

같은 주제가 여러 시리즈에 걸쳐 나온다. 한 주제를 깊게 볼 때는 교차해서 읽어야 층위가 잡힌다.

★ = 주력으로 다룸 · ○ = 부분적으로 다룸

주제별로 층위를 갖춰 읽으려면 이런 조합이 된다.

표현을 고를 때 조심할 것

에이전트 분야에는 마케팅성 과장과 학습용 단순화가 섞여 있다. 그대로 옮기면 근거를 대지 못한다.

공통 원리는 하나다 — 조건을 붙이면 주장이 성립하고, 조건을 떼면 근거가 사라진다.

"환각 0"이 위험한 이유도 같다. 측정 가능한 주장이라 검증 근거를 요구받는데, 실제로 측정된 것은 다른 값이기 때문이다.

도입 전 확인할 열 가지

에이전트를 조직에 들일 때 기술 선택보다 먼저 정해져야 하는 것들이다. 정해지지 않았다면 그 자체가 도입 리스크다.

평가 세트가 없다면 도입 초기 3~4주를 판정 기준을 만드는 데 쓰는 편이 낫다.

판정기를 검증할 방법이 없으면 검증 노드를 아무리 붙여도 품질이 올랐는지 알 수 없다.

통합 용어집

각 편의 용어표를 합친 것이다. 정의가 필요한 자리에서 되돌아오면 된다.

읽는 순서가 정해지지 않았다면 ④ 담론부터 한 편을 권한다. Agent = Model + Harness가 "왜 모델을 바꿔도 제품이 안 좋아지는가"를 다루는데, 이 질문이 나머지 50편이 답하려는 것의 요약이기 때문이다.

반복해 돌아오는 질문들은 네 편의 문답으로 따로 모아 두었다 — 기본기 · 실행 모델 · 멀티에이전트 · 운영.