Architecture

대부분의 AI 에이전트 데모는 여전히 몇 가지 추가 단계를 거친 채팅 완성(chat completion)과 비슷하게 작동합니다. 프롬프트를 보내고 몇 초를 기다린 후, 하나의 응답으로 답변을 받습니다.

2025년, 단일 에이전트 AI 시스템은 정점에 달했습니다 — LLM 하나에 프롬프트, 도구, 목표를 주면 제한된 범위 내의 작업에서 꽤 괜찮은 성과를 내ことができました.

동시에 성공해야 하는 두 개의 쓰기가 결국 각각의 실패로 이어집니다.

주문 서비스는 먼저 데이터베이스에 주문을 저장한 후, 메시지 브로커로 order.created 이벤트를 발행합니다.

Go의 context.Context는 잘못 사용할 정도로 간단하며 — 바로 이것이 문제입니다.

스펙 기반 개발(Spec-Driven Development)은 소프트웨어 엔지니어들이 과거에 시도했다가 노력이 더 이상 보상을 주지 못할 때 제쳐두었던 아이디어 중 하나입니다.

스펙 기반 개발(Spec-Driven Development)은 2026년에 바이브 코딩의 방향성 상실(drift)에 대한 진지한 개발자의 해답으로 등장했습니다.

AI를 활용한 소프트웨어 개발에서 의사결정 기록은 누락된 기억 계층입니다. 기록의 대상은 무엇이가구축되었는가가 아니라, 왜 그렇게 결정되었는가에 초점을 맞춥니다. AI 도구가 코드를 작성하게 될 때 이 구분은 매우 중요해집니다.

Go의 에러 처리는 쉽게 불만을 제기할 수 있는 주제입니다. 모든 Go 개발자가 수백 번 이 코드를 작성해 봤을 것입니다:

동시성(Concurrent) Go 코드 테스트는 언제나 조금의 절제된 접근이 필요했습니다. 고루틴(Goroutine)은 저렴하고, 채널(Channel)은 단순하며, 컨텍스트 취소(Cancellation)는 아이디오파틱(Idiomatic)한 방법입니다 — 실제 Go 서비스에서는 백그라운드 워커와 타이머가 어디에나 존재합니다.

구글의 에이전트 투 에이전트(Agent2Agent) 프로토콜, 즉 A2A는 첫해를 다소 혼란스럽게 보냈습니다.

폴링 에이전트(Polling Agent)는 AI 어시스턴트 아키텍처에서 가장 화려하지는 않지만, 동시에 가장 유용한 구성 요소 중 하나입니다.

AI 에이전트 아키텍처는 이제 두 가지 레이어로 분화되기 시작하고 있습니다.

A2A 프로토콜(에이전트 투 에이전트 프로토콜)은 독립적인 AI 에이전트 시스템 간의 통신을 위한 개방형 표준입니다.

CQRS는 과대평가되고, 지나치게 복잡해지며, 때로는 평범한 CRUD의 지루함을 해결할 만병통치약으로 오해받는 패턴 중 하나입니다.

대형 언어 모델(LLM)은 예측 불가능합니다. 환각(hallucination) 현상이 발생하거나, 데이터가 유출되거나, 유해한 콘텐츠를 생성하거나, 합법적인 요청을 거부하기도 합니다. 가드레일(Guardrails)은 모델의 성능을 희생하지 않으면서도 모델의 행동을 제한합니다.

메모리는 어시스턴트를 반응형에서 지속형으로 바꾸지만, 동시에 많은 시스템이 조용히 부패하는 곳이기도 합니다. 최신 에이전트 메모리에 대해 단기 기억과 장기 기억의 이분법은 더 이상 충분하지 않다고 주장하는 조사가 있으며, OpenAI와 LangGraph SDK는 더 단순한 스택을 지시합니다 — 워킹 메모리(작업 메모리), 내구성 상태(durable state), 검색(retrieval).