AI Agents for Beginners - 3. Agentic Design Patterns

AI Agents for Beginners - 3. Agentic Design Patterns

출처: microsoft/ai-agents-for-beginners - 03-agentic-design-patterns

Agentic Design Principles

• 인간의 역량을 확장합니다 (브레인스토밍, 문제 해결, 자동화)
• 지식 격차를 채워줍니다 (도메인 학습, 번역 등)
• 개인이 선호하는 방식으로 협업을 지원합니다
• 우리가 더 나은 버전의 자신이 될 수 있도록 돕습니다

Agentic Design Principles
Mermaid
flowchart TD
    AP["Agentic Design Principles"]
    AP --> Space["Agent (Space)\n물리·디지털 환경에서의 설계"]
    AP --> Time["Agent (Time)\n시간 축에 따른 동작 설계"]
    AP --> Core["Agent (Core)\n에이전트 핵심 요소"]

    Space --> S1["Connecting, not collapsing\n사람·이벤트·지식을 연결"]
    Space --> S2["Accessible yet invisible\n필요할 때만 nudge"]

    Time --> T1["Past\n이력 반영·메모리 활용"]
    Time --> T2["Now\n알림을 넘어 nudging"]
    Time --> T3["Future\n지속적 적응·진화"]

    Core --> C1["Embrace uncertainty\n불확실성은 설계의 핵심 요소"]
    Core --> C2["Establish trust\n투명성·사용자 제어 보장"]

Agent (Space)

• 인가된 사용자가 어떤 기기·플랫폼에서도 쉽게 접근 가능
• 음성·텍스트 등 멀티모달 입출력 지원
• 사용자 필요에 따라 foreground/background, proactive/reactive를 유연하게 전환
• 백그라운드 처리 경로와 다른 에이전트와의 협업은 사용자가 투명하게 확인·제어 가능

Agent (Time)

Agent (Core)

Embrace uncertainty but establish trust — 불확실성은 에이전트 설계의 필수 요소입니다. 하지만 신뢰와 투명성이 그 기반을 이루어야 합니다.

• 에이전트의 불확실성은 어느 정도 예상되며 설계에서 수용해야 합니다
• 신뢰와 투명성은 에이전트 설계의 토대입니다
• 에이전트의 on/off는 인간이 제어하며, 상태는 항상 명확하게 표시됩니다

Implementation Guidelines

• Transparency — AI Agent임을 명확히 알리고, 사용 제한을 문서화하며, thumbs up/down 피드백을 제공
• Control — System Prompt 수정 방법을 명확히 하고, 대화 기록·파일 삭제를 허용
• Consistency — 파일 업로드는 paperclip 아이콘, 이미지 업로드는 image 아이콘 등 표준 UI 요소 사용

Design Patterns in Practice

Pattern 1: Clear Agent Instructions

• Who — 에이전트의 페르소나와 톤
• What — 단계별 책임
• How — 제약 조건과 스타일

pattern1_clear_instructions.py
python

zenuml
    title Pattern 1: Clear Instructions Flow
    User->TravelConcierge: great food and history trip, budget $2500
    TravelConcierge->LLM: process with persona and constraints
    LLM->TravelConcierge: understand preferences and plan response
    TravelConcierge->User: personalized suggestion with visa and best season

Pattern 2: Structured Output with Pydantic Models

pattern2_structured_output.py
python

Pattern 2: Structured Output Flow
Mermaid
flowchart TD
    User["User\n'3 culture destinations under $2500'"]
    --> Agent["StructuredTravelExpert\ntool: get_destination_details"]
    Agent --> LLM["LLM\n목적지 후보 결정"]
    LLM --> T1["get_destination_details('Barcelona')"]
    LLM --> T2["get_destination_details('Tokyo')"]
    LLM --> T3["get_destination_details('Cape Town')"]
    T1 & T2 & T3 --> Validate["Pydantic 검증\nDestinationRecommendation schema"]
    Validate --> Output["TravelRecommendations\n(구조화된 JSON 응답)"]

Pattern 3: Single Responsibility Agents

pattern3_single_responsibility.py
python

zenuml
    title Single Responsibility Agents Flow
    User->DestinationExpert: culture and food trip under $2500
    DestinationExpert->Tool: get_destination_details(destination)
    Tool->DestinationExpert: destination info
    DestinationExpert->User: ranked destination list with pros/cons
    User->LogisticsPlanner: plan based on recommendations
    LogisticsPlanner->User: day-by-day itinerary and logistics

Summary

Lesson 03 Summary
Mermaid
flowchart LR
    Root["Agentic Design"]
    Root --> Principles["Design Principles"]
    Root --> Guidelines["Guidelines"]
    Root --> Patterns["Design Patterns"]
    Principles --> PR1["Space\nConnecting/Accessible"]
    Principles --> PR2["Time\nPast/Now/Future"]
    Principles --> PR3["Core\nTrust/Uncertainty"]
    Guidelines --> G1["Transparency"]
    Guidelines --> G2["Control"]
    Guidelines --> G3["Consistency"]
    Patterns --> P1["Clear Instructions"]
    Patterns --> P2["Structured Output"]
    Patterns --> P3["Single Responsibility"]

• Agentic Design Principles는 Space·Time·Core 세 차원으로 에이전트 설계 방향을 제시합니다
• Transparency·Control·Consistency 가이드라인으로 사용자 신뢰를 구축합니다
• Clear Instructions → Structured Output → Single Responsibility 패턴을 조합해 production-ready 시스템을 만들 수 있습니다