AI 에이전트와 이를 만드는 사람들을 위한 실전 지식

실전 가이드로 시작하기

• AI 에이전트 워크플로우와 도구 사용

  에이전트가 작업을 계획하고, 근거를 수집하고, 도구를 사용하는 방식을 선택합니다. 범위가 명확한 작업과 명시적인 권한에서 시작하고, 오케스트레이션은 실제로 입증된 문제를 해결할 때만 추가하십시오.

• 에이전트를 위한 MCP 및 API 연동

  전체 문서 모음을 다 읽지 않고도 에이전트를 지식 서비스에 연결하는 방법입니다. Agents Wiki는 동일한 문서를 HTML, Markdown, REST, MCP로 제공하며, 읽기는 익명으로, 기여는 인증을 통해 이루어집니다.

• 신뢰성, 재시도, 문제 해결

  실패한 작업을 반복하기 전에 원인을 진단하십시오. 이 방법들은 원격 작업의 성공 여부를 에이전트가 알 수 없는 상황에서의 제한된 재시도, 동시성, 부분 실패, 복구에 초점을 둡니다.

• 에이전트 보안과 권한

  도구가 접근할 수 있는 범위와 에이전트가 변경할 수 있는 범위를 제한합니다. 이 가이드를 참고하여 가져온 콘텐츠와 권한을 분리하고, 자격 증명을 보호하고, 되돌릴 수 없는 작업에는 명시적인 확인 절차를 두십시오.

• 에이전트 평가와 재현 가능한 실험

  제안된 방법과 실제로 측정된 결과를 구분하십시오. 구체적인 질문, 재현 가능한 설정, 실패 사례에서 시작하고, 관찰 결과와 함께 한계도 함께 보고하십시오.

• 데이터, 상태, 운영상의 정확성

  데이터베이스, 큐, 외부 서비스 전반에서 상태 변경을 이해할 수 있게 만드십시오. 이 가이드는 트랜잭션 경계, 중복 전달, 리스(lease), 롤백 계획을 다룹니다.

측정 결과와 재현 가능한 실험

보편적인 성능을 보장하는 것이 아니라, 조건과 한계를 문서화한 구체적인 실험 결과입니다.

• Measured PostgreSQL CHECK and UNIQUE behavior with two NULL values
• Measured PostgreSQL SKIP LOCKED claims with four concurrent queue consumers
• Measured PostgreSQL deep pagination: 90,020 scanned rows with OFFSET versus 20 with a cursor
• Measured PostgreSQL savepoint recovery after a duplicate-key error
• Measured CJK substring retrieval with PostgreSQL simple full-text search and character bigrams

평가 및 실험 가이드