LLM 에이전트 아키텍처는 이제 단순히 ‘모델을 호출한다’ 수준에서 끝나지 않는다. 실제 운영에서는 책임이 분리되고, 인터페이스가 명확하며, 실패를 설명 가능한 형태로 기록할 수 있어야 한다. 그래서 이번 글은 Contract-First 관점에서 멀티 에이전트 협업 구조를 설계하는 방법을 다룬다. 핵심은 사람-팀-시스템 간의 합의처럼, 에이전트 간에도 계약(Contract)을 먼저 정의하고 그 위에 정책, 메모리, 도구, 관측을 얹는 것이다. 이 구조가 갖춰지면 팀의 규모가 커져도 협업은 혼란스러워지지 않는다. 오히려 각자의 책임이 명확해지고, 문제가 생겼을 때 ‘누가 약속을 어겼는가’를 빠르게 파악할 수 있다.
In production, an agent is not a single brain. It is a stack of contracts, policies, and evidence trails. When a task breaks, your team needs to point at the exact interface where the promise failed. If you cannot say "the contract was violated here," you don’t really have an architecture — you have a guess.
이번 아키텍처는 특히 복잡한 워크플로를 가진 팀, 여러 모델을 섞어 쓰는 조직, 그리고 신뢰성 요구가 높은 운영 환경에 적합하다. 또한 비용/속도/정확도 트레이드오프를 설계 단계에서 명확히 드러내기 때문에, 실험과 최적화를 분리해서 운영할 수 있다. 오늘 글은 개념 소개에 그치지 않고, 실제 팀에 적용 가능한 구조와 운영 팁까지 정리한다.
목차
Contract-First 아키텍처 개요
에이전트 계약의 3가지 레이어
Memory-Policy-Action 스택 설계
오케스트레이션과 라우팅 전략
관측성과 증거(Evidence) 설계
계약 템플릿과 문서화 방식
품질 보증과 비용 제어
장애 대응과 롤백 시나리오
운영 지표와 대시보드 설계
단계적 확장 로드맵
조직 적용 시나리오와 운영 팁
마무리
Contract-First 아키텍처 개요
Contract-First는 "도구나 모델을 먼저 고른다"가 아니라 "어떤 책임을 서로 약속하는가"를 먼저 정의하는 접근이다. 예를 들어 한 에이전트가 ‘요약’을 담당한다면, 그 요약은 어떤 품질 기준을 충족해야 하는가? 실패했을 때 어떤 근거를 남겨야 하는가? 그리고 다음 에이전트에게 무엇을 전달해야 하는가? 이런 질문에 답하는 것이 계약이다. 계약이 있어야만 역할이 분리되고, 변경에 강한 모듈 구조가 만들어진다. 계약 없이 에이전트를 추가하면 복잡도만 증가한다.
The contract can be expressed as a schema, a rubric, or even a natural-language spec. The important part is: it must be testable. If you cannot test it, you cannot enforce it. If you cannot enforce it, it is not a contract — it is a hope.
계약은 다음 세 가지 축으로 정의된다. 첫째, 입력/출력의 스키마. 둘째, 품질 기준(예: 근거 포함 여부, 길이, 언어 비율). 셋째, 실패 시 반환 행동(예: fallback 전략, human review). 이 세 축이 정리되어야 멀티 에이전트 체계가 ‘사람 팀’처럼 협업할 수 있다. 또한 계약은 버전으로 관리되어야 한다. 모델과 도구가 바뀌면 계약도 바뀌며, 그 변화는 로그로 남아야 한다. 계약 버전 관리를 놓치면, 나중에 "왜 이 출력이 달라졌는가"를 추적할 수 없게 된다.
에이전트 계약의 3가지 레이어
Contract-First를 구현할 때는 계약을 세 가지 레이어로 나누는 것이 효과적이다. 각 레이어는 서로 다른 팀이 소유하고 관리할 수 있다.
1) Interface Contract
입력/출력 포맷을 정의한다. JSON 스키마, Markdown 템플릿, 혹은 시스템 메시지 기반 스펙이 될 수 있다. 중요한 것은 일관성이다. 모든 라우터는 이 포맷을 전제한다. 형식이 흔들리면 관측과 평가가 불가능해진다. Interface Contract는 가장 견고해야 하는 약속이다.
2) Behavior Contract
품질 기준과 제약을 정의한다. 금지 표현, 길이, 비율, 신뢰성 규칙 등이 여기에 속한다. 예: "영어 비율 20% 이상", "체크리스트 섹션 금지", "근거 없는 단정 금지". Behaviour 계약은 브랜드 톤을 보호하는 장치이기도 하다. 이 레이어가 없으면 품질이 균일하지 못해진다.
3) Evidence Contract
결과가 왜 그렇게 나왔는지 설명할 수 있는 증거를 남기는 규칙이다. 소스 인용, 계산 로그, 모델 판단 근거 요약 등이 해당된다. Evidence가 쌓이면 평가 루프가 자동화된다. 또한 모델을 변경할 때 "전 모델과 새 모델의 차이"를 명확히 보여준다.
These layers are not optional. If you miss one, you will eventually build a fragile pipeline that cannot explain its own outputs. The best teams treat contracts as code and review them like code.
Memory-Policy-Action 스택 설계
계약은 스택 구조로 구현된다. 아래는 실전에서 가장 안정적인 패턴이다.
Memory Layer: 과거 결과, 사용자 컨텍스트, 정책 기록을 보관한다. 이 레이어는 "재현 가능성"을 담당한다. 같은 입력에 대해 완전히 다른 결과가 나오면 정책 위반이 된다. 메모리는 ‘무엇을 기억할 것인가’를 정하는 과정이기도 하다. 메모리를 잘못 관리하면 중복된 작업이 발생하거나, 일관성 없는 결과가 나온다.
Policy Layer: 허용/금지/우선순위를 정의한다. 예: 특정 주제는 우회 설명으로 처리, 민감 표현은 최소화, 외부 호출 제한 등. 이 레이어는 시스템 안전성과 브랜드 톤을 동시에 관리한다. 정책이 명확하면 에이전트는 ‘판단’하지 않고 ‘실행’만 한다.
Action Layer: 실제 도구 호출, API 연동, 데이터 쓰기 등을 수행한다. 이 레이어는 실패율과 비용이 가장 높다. 따라서 Action 이전에 Policy를 엄격히 통과해야 한다. Action이 실패하면, Evidence를 남기고 이전 레이어로 돌아가야 한다.
The important idea is to make the action layer disposable. If you can replace tools without touching memory and policy, your architecture survives vendor shifts, model upgrades, and cost optimizations.
이 스택은 개발자와 운영자가 협업할 수 있는 구조를 만든다. 개발자는 인터페이스와 행동을 설계하고, 운영자는 정책과 관측을 조정한다. 즉, 조직 내부 역할 분리가 자연스럽게 일어난다. 특히 스택 구조를 명확히 하면 장애가 발생했을 때 "어느 레이어가 실패했는가"를 빠르게 파악할 수 있다. 또한 각 레이어는 독립적으로 테스트하고 최적화할 수 있다.
오케스트레이션과 라우팅 전략
멀티 에이전트 오케스트레이션은 단순한 ‘순차 실행’이 아니다. 핵심은 라우팅이다. 라우팅은 입력의 특징에 따라 어떤 에이전트를 호출할지 결정하며, 비용과 품질의 균형을 잡는 역할을 한다. 잘못된 라우팅은 불필요한 비용을 초래한다.
예를 들어, "긴 문서 요약 + 품질 검증" 작업이라면 1차 요약 에이전트 → 검증 에이전트 → 스타일 에이전트 순으로 흐름을 만든다. 하지만 입력이 짧고 단순할 경우 2단계만 수행하거나, 비용이 높은 모델을 우회하도록 설계한다. 라우팅 조건은 토큰 길이, 위험도, 품질 요구 수준으로 나눠두면 관리가 쉬워진다.
Routing should be a policy-driven decision, not a developer whim. You need explicit thresholds: token length, confidence, risk level. When those signals are explicit, you can run A/B tests and compare routes.
오케스트레이션 계층에는 반드시 Budget Guard가 포함되어야 한다. 하루/주 단위의 호출 예산을 관리하고, 예산 초과 시 자동으로 경량 모델로 폴백하거나 결과를 큐로 밀어야 한다. 운영은 비용을 지키는 기술이기도 하다. 실무에서는 라우터가 "예산 상태"를 읽고 스스로 경로를 바꾸는 구조가 가장 안정적이다. 이를 통해 매달 예상치 못한 비용 초과를 막을 수 있다.
관측성과 증거(Evidence) 설계
Contract-First 구조의 핵심은 증거 설계다. 결과가 잘못됐을 때, 어떤 정책이 실패했는지, 어떤 모델이 어떤 판단을 했는지 추적할 수 있어야 한다. 이를 위해 다음 요소를 반드시 남긴다.
입력 요약과 핵심 특징
적용된 정책 규칙 ID
사용된 모델/도구 버전
검증 에이전트의 판정 로그
사용자 반응(선택, 수정, 오류 신고)
Evidence makes QA scalable. If every output has structured evidence, you can automate audits, spot regressions, and build trust dashboards. This is not "logging for logging’s sake." This is your operational memory.
실무에서는 Evidence를 JSON 로그로 저장하고, 이를 관측성 대시보드에서 검색 가능하게 만든다. 또한 Evidence를 일정 기간(예: 30~90일) 보관하면 법적/컴플라이언스 요구에도 대응하기 쉬워진다. 관측을 빼면 Contract-First는 말뿐인 구조가 된다. 증거 없이는 신뢰를 만들 수 없다.
계약 템플릿과 문서화 방식
계약을 코드로만 남기면 팀 간 합의가 어렵다. 그래서 문서화가 중요하다. 실무에서는 아래와 같은 템플릿이 가장 효과적이다.
Goal: 에이전트의 목적과 기대 산출물
Input Schema: 입력 필드 정의와 예시
Output Schema: 출력 포맷, 길이, 구조
Behavior Rules: 금지 표현, 언어 비율, 톤
Evidence Rules: 근거 요약, 로그 ID, 인용
Fallback: 실패 시 반환 규칙
Owner: 책임자와 리뷰 주기
A good contract document reads like a service-level agreement. It is something both engineering and operations can audit. If your document cannot be read by non-developers, it will not be enforced.
이 템플릿은 Notion, Confluence 같은 협업 문서에 기록하고, 실제 시스템 메시지/스키마와 연결해 두는 것이 좋다. 계약 문서와 실행 코드를 링크로 연결하면, 변경 이력이 명확해지고 회귀 테스트가 쉬워진다. 또한 문서에는 ‘실패 예시’를 넣어두는 것이 좋다. 실패 예시가 있으면 평가자가 무엇을 기준으로 판단해야 하는지 명확해진다. 이는 에이전트 재학습이나 모델 변경 시에도 큰 도움이 된다.
품질 보증과 비용 제어
Contract-First가 강력한 이유는 품질과 비용을 분리해서 설계할 수 있기 때문이다. 품질은 검증 에이전트와 룰 기반 평가로 통제하고, 비용은 라우팅과 캐시 정책으로 통제한다.
Quality Gate: 결과가 조건을 만족하지 못하면 재시도하거나 다른 모델로 승격한다.
Cost Gate: 입력이 작거나 위험도가 낮으면 저비용 모델로 처리한다.
Cache & Reuse: 반복 질문은 결과를 재사용한다.
The point is to prevent expensive, high-capacity models from being the default. You want them to be the exception. Your architecture should force that behavior, not just encourage it.
또한 품질 보증을 위해서는 ‘약한 테스트’와 ‘강한 테스트’를 분리해야 한다. 약한 테스트는 규칙 기반(길이, 포맷, 금지어), 강한 테스트는 또 다른 에이전트의 평가나 사용자 피드백이다. 이 두 레이어가 겹치면 신뢰도는 빠르게 올라간다. 운영 초기에는 약한 테스트만으로도 효과가 있지만, 규모가 커질수록 강한 테스트의 비중이 중요해진다. 품질과 비용의 균형을 맞추려면 지속적인 모니터링이 필수다.
장애 대응과 롤백 시나리오
계약을 가진 시스템은 장애 대응이 빠르다. 문제가 발생했을 때 ‘어느 계약이 깨졌는지’를 추적하면 된다. 예를 들어, 출력 형식이 깨졌다면 Interface Contract 문제이고, 금지 표현이 포함되면 Behavior Contract 문제다. Evidence가 없다면 Evidence Contract가 위반된 것이다.
In incident response, clarity is speed. When contracts are explicit, you can build automated rollbacks. If a model update violates a contract, the system can automatically revert to the previous version.
실전에서는 "계약 위반률"을 주요 KPI로 둔다. 위반률이 특정 임계치를 넘으면 자동으로 롤백하거나, 라우터가 보수적인 경로로 전환하도록 만든다. 또한 장애가 발생했을 때는 Evidence 로그를 중심으로 RCA를 수행하고, 계약 문서를 업데이트한다. 문제는 항상 계약에서 시작되고 계약에서 끝난다. 롤백은 시스템의 안전장치이며, 이를 자동화하면 인시던트 대응 시간을 크게 단축할 수 있다.
운영 지표와 대시보드 설계
운영 대시보드는 계약 위반을 감지하는 레이더다. 대표적으로 다음 지표를 추적한다.
계약 위반률(Interface/Behavior/Evidence 별)
라우팅 경로별 비용 분포
재시도 횟수와 재시도 성공률
품질 평가 점수(에이전트 평가 + 사용자 피드백)
주요 계약 변경 이력과 영향 범위
A dashboard is not just a visualization. It is a decision surface. If your team cannot answer "what changed in the last 24 hours," then you don’t have observability.
실제 운영에서는 지표를 일/주/월 단위로 나누어 본다. 단기 지표는 장애 대응, 장기 지표는 구조 개선의 근거가 된다. 특히 "계약 위반률이 줄었는데 비용이 늘었다면" 라우팅 정책을 다시 설계해야 한다. 지표는 단순 통계를 넘어 운영 철학을 보여주는 거울이다. 좋은 대시보드는 이상 신호를 조기에 감지하고, 팀이 빠르게 대응하도록 한다.
단계적 확장 로드맵
Contract-First는 한 번에 완성되지 않는다. 단계적으로 확장해야 운영 부담을 줄일 수 있다.
Phase 1: 핵심 에이전트 1~2개만 계약화한다. 결과 품질과 비용을 안정화한다.
Phase 2: 검증 에이전트를 도입하고 Evidence 규칙을 강화한다. 이 단계에서 QA 자동화가 본격화된다.
Phase 3: 라우팅을 세분화하고, Budget Guard를 운영 지표와 연결한다. 비용 최적화가 핵심 과제가 된다.
Phase 4: 계약 버전 관리와 롤백 자동화를 도입한다. 이 단계부터는 ‘운영 체계’가 완성된다.
Scaling is a discipline. If you skip phases, you will pay with instability. The roadmap is not a restriction; it is a safety rail.
이 로드맵은 조직 규모와 리스크 허용 범위에 따라 달라질 수 있다. 중요한 것은 ‘계약 중심’이라는 철학을 유지하며 확장하는 것이다. 계약이 흐려지면 시스템은 다시 혼돈으로 돌아간다. 각 단계마다 안정화 기간을 두는 것이 성공의 핵심이다.
조직 적용 시나리오와 운영 팁
제품 팀: 기능별 에이전트 계약을 명확히 정리하면 QA와 개발이 충돌하지 않는다. 특히 릴리즈마다 계약 버전을 관리하면, 모델 업데이트 후 회귀 테스트가 쉬워진다. 스프린트 계획 시 계약 검증을 활동으로 포함하면 더욱 효과적이다.
콘텐츠 팀: 에이전트를 ‘기획–초안–검수–배포’로 분리하면 작업 효율이 올라가고, 실수도 줄어든다. 각 에이전트가 계약에 따라 동작하기 때문에 책임 추적이 명확해진다. 각 단계 사이의 수작업을 줄일 수 있으며, 팀 확장도 수월해진다.
운영 팀: 인시던트 대응 시, Evidence를 기준으로 누구의 계약이 깨졌는지를 추적할 수 있다. 이는 root cause 분석 속도를 크게 높인다. On-call 엔지니어도 계약을 읽으면 시스템의 의도를 이해할 수 있다.
In practice, the first step is to write contracts as simple, human-readable docs. Do not jump straight to code. Once people agree on the contract, automation becomes easy.
운영 팁으로는, 초기에는 2~3개의 핵심 에이전트만 분리하고 계약을 작성하는 것이 좋다. 모든 것을 분해하면 오히려 관리 비용이 증가한다. 먼저 고가치 구간을 분리하고, 안정화 후 확장하는 전략이 효율적이다. 운영 리듬이 잡히면 계약 문서를 분기별로 리뷰하고, 필요 없는 규칙을 줄여 복잡성을 낮춘다.
마무리: 협업을 가능하게 하는 구조
LLM 에이전트 아키텍처는 결국 사람의 협업 방식을 닮아간다. 계약이 있으면 역할이 분리되고, 증거가 있으면 신뢰가 쌓인다. Contract-First는 기술적 선택이 아니라 운영 철학이다. 이 철학을 중심에 두면, 팀이 성장해도 시스템은 붕괴되지 않는다.
If you want agents to scale, you must make their promises explicit. Architecture is the language of promises. When promises are explicit, change becomes safe.
이 글의 핵심은 단순하다. 계약을 먼저 쓰고, 그 위에 모델을 얹어라. 그러면 멀티 에이전트 협업은 더 이상 혼돈이 아니라 시스템이 된다. 계약 문서 하나로 팀의 커뮤니케이션 비용을 크게 줄일 수 있고, 불필요한 회의도 사라진다. 좋은 계약은 좋은 아키텍처의 시작이다. 이제 계약을 쓰고, 운영을 설계하고, 신뢰를 쌓자.
LLM 에이전트 아키텍처는 단순히 모델을 호출하는 구조가 아니라, 의도-계획-실행-학습의 완결된 루프를 구현하는 운영 프레임이다. In production, we must treat the agent as a distributed system component with explicit policies, measured signals, and verifiable outcomes.
1. 문제 정의: 아키텍처가 운영 성능을 좌우하는 이유
에이전트는 모델 호출의 집합이 아니라 정책과 규칙이 얽힌 실행 시스템이다. The architecture decides what is safe, fast, and observable.
운영 환경에서는 불확실성이 상수다. 입력이 달라지고, 모델 성능이 흔들리며, 도구가 실패한다. 이때 구조적 안전장치가 없다면 한 번의 실패가 전체 시스템을 흔든다.
따라서 아키텍처는 정확도 극대화보다 지속 가능한 운영을 목표로 잡아야 한다. This mindset changes the design approach fundamentally.
현실적 목표는 완벽한 정확도가 아니라 예측 가능한 실패와 빠른 복구다. 여기서 구조적 설계의 가치가 드러난다.
2. 의도 파싱과 목표 정규화
에이전트 입력은 사용자 자연어로 시작하지만, 내부 시스템은 정규화된 목표를 원한다. Intent parsing은 단지 분류가 아니라 목표를 정책적으로 분해하는 단계다.
예를 들어 보고서 작성 요청은 데이터 소스, 지표 정의, 산출물 형식으로 분해되어야 한다. The more explicit the goal, the safer the execution.
정규화는 감사 가능성을 만든다. 목표가 명확해야 실행 결과를 평가하고 재현할 수 있기 때문이다.
이 단계에서 리스크 등급을 부여하면 이후 계획 게이트와 승인 루프가 자동으로 연결된다.
3. 계획 게이트와 라우팅 정책
계획 단계는 가장 큰 위험을 내포한다. Here the agent chooses tools and steps; wrong choices explode cost or security risks.
라우팅 정책은 모델 선택, 도구 허용 범위, 자동 실행 vs 인간 승인을 포함한다. 이를 룰 기반으로 정의하면 운영 안정성이 크게 높아진다.
계획의 단위를 작게 쪼개어 단계별 검증을 넣으면 실패의 폭을 줄일 수 있다.
정책은 코드가 아니라 운영 합의다. 따라서 정책 변경은 가벼운 실험이 아니라 문서화된 변경 관리 프로세스를 따라야 한다.
4. 도구 오케스트레이션과 실행 안전장치
도구 호출은 에이전트의 손과 발이다. 하지만 도구는 외부 시스템과 연결되므로 실패와 오류가 빈번하다. This is where guardrails matter most.
실행 안전장치에는 파라미터 검증, 결과 스키마 검증, 시간 제한, 재시도 정책이 포함된다. 특히 외부 API 호출은 시간 제한과 회로 차단기를 반드시 둬야 한다.
도구 사용은 허용 목록 기반으로 유지되어야 하며 정책 변경은 반드시 승인을 거쳐야 한다.
실행 단계에서 비용을 감지하는 것은 중요한 보험이다. 호출당 비용을 추적하면 비정상적 사용을 빠르게 차단할 수 있다.
4-1. 아키텍처 스택 시각화
아래 다이어그램은 에이전트 아키텍처의 핵심 계층을 요약한다. Each layer should be independently observable and policy-driven.
5. 상태와 메모리 계층 설계
에이전트 시스템은 단기 상태와 장기 메모리를 분리해야 한다. 단기 상태는 세션 내 실행 맥락, 장기 메모리는 사용자 히스토리나 운영 기록을 담는다.
Memory layering allows us to control data boundaries. 예를 들어 PII는 장기 메모리에 저장하지 않고 익명화된 요약만 보관한다.
상태는 이벤트 기반으로 기록되어야 하며 언제든 재실행 가능하도록 구조화해야 한다.
대규모 운영에서는 상태 저장소의 비용과 확장성도 고려해야 한다. 따라서 TTL 정책과 압축 규칙을 명확히 둔다.
6. 품질 측정과 평가 루프
운영 품질은 느낌이 아니라 측정 가능해야 한다. Evaluation loop는 목표 달성률, 오류율, 리워크 비율 등을 포함한다.
평가 기준을 명확히 하면 모델 교체나 정책 변경 시 안정적으로 비교할 수 있다. This avoids silent regressions in production.
샘플링 기반의 인간 평가를 주기적으로 포함해 정성적 품질을 보완한다.
평가 결과는 정책 개선과 예산 배분의 근거가 된다. 따라서 측정은 운영 의사결정의 기반이다.
7. 관측성 설계: 신호·로그·추적
관측성은 운영의 신경망이다. 입력, 계획, 실행, 결과를 모두 추적해야 한다. 실패 경로가 기록되어야 개선이 가능하다.
Signal design includes latency, cost, tool error rates, and user feedback. 이러한 신호는 SLA와 SLO의 근거가 된다.
분산 추적과 구조적 로그를 결합하면 복잡한 에이전트 흐름도 재현할 수 있다.
로그는 보안 감사와 규제 대응에도 필요하므로 보존 정책과 접근 통제를 함께 설계해야 한다.
8. 보안과 권한 경계
에이전트는 권한의 확장된 표면이다. Therefore, identity and access boundaries must be explicit.
도구 호출마다 인증 정보를 직접 포함하지 말고 토큰 교환이나 scoped credentials를 사용해야 한다.
데이터 접근은 읽기/쓰기 수준뿐 아니라 데이터 범위를 세분화해야 한다.
고위험 요청은 자동 실행을 금지하고 안전한 샌드박스 환경에서만 처리하도록 설계한다.
9. 비용·지연·신뢰성 트레이드오프
프로덕션에서 가장 현실적인 제약은 비용과 지연이다. Balancing these with reliability is the core architecture challenge.
비용을 줄이기 위해 모델 라우팅을 도입하면 품질 저하 위험이 있다. 이때는 정책 기반 fallback과 평가 루프가 중요하다.
비용 대비 신뢰성 균형을 시각화한 다이어그램은 운영에서 선택 가능한 영역을 명확히 한다.
현실적으로 모든 요청을 최고 모델로 처리할 수 없다. 따라서 사용자 요구와 리스크 수준에 따른 라우팅이 필요하다.
9-1. 비용-신뢰성 매트릭스
운영에서 선택 가능한 영역을 시각화한다. The goal is to stay in the balanced zone while protecting high-risk requests.
10. 실패 복구와 롤백 전략
에이전트는 실패를 전제로 설계해야 한다. 시스템 오류, 데이터 누락, 모델 편향은 피할 수 없다.
복구 전략에는 자동 재시도, human escalation, and rollback to a safe baseline이 포함된다.
고위험 요청은 자동 실행을 제한하고 승인 루프를 둔다.
운영 중 실패 데이터를 축적하면 정책 개선과 예방 설계가 가능해진다.
11. 배포 전략과 점진적 확장
아키텍처는 작은 범위에서 검증된 후 확장되어야 한다. Canary release와 feature flag는 필수다.
모델 버전과 정책 버전을 분리해 관리하면 장애 발생 시 빠른 롤백이 가능하다.
Scaling should be policy-aware. 비용-지연 목표를 만족하는 범위에서만 확장해야 한다.
점진적 확장은 운영 신뢰를 쌓는 과정이다. 작은 성공을 반복적으로 축적해야 한다.
12. 운영 조직과 런북 체계
아키텍처는 조직 운영과 연결되어야 한다. Runbooks define how humans intervene, not just what the system does.
운영팀은 신호를 해석하고 정책을 조정하는 주체다. 인시던트 대응, 승인 루프, 평가 프로세스를 문서화해야 한다.
이 구조가 완성될 때 에이전트는 자동화가 아니라 신뢰 가능한 운영 시스템이 된다.
아키텍처와 조직 설계는 분리되지 않는다. 둘을 함께 설계할 때 지속 가능한 운영이 가능해진다.
마무리
LLM 에이전트 아키텍처는 기술적 설계이자 운영 전략이다. By treating the agent as a policy-driven system, we can align cost, safety, and user trust.
위에서 제시한 계층과 루프를 참고해 조직에 맞는 실행 가능한 구조를 설계해보자.
향후에는 evaluation automation, policy simulation, and continuous learning이 더 중요해질 것이다.
이를 위한 기반을 지금 구축해두면 다음 단계의 확장도 훨씬 안정적이다.
추가 고려사항: architecture observability는 단순한 로그 수집이 아니라 행동과 결과의 인과관계를 추적하는 작업이다. 운영 지표를 정의할 때는 business KPI와 기술 지표가 연결되도록 설계해야 한다. This alignment reduces wasted optimization.
또한 툴 오케스트레이션은 비용 최적화와 직결된다. Tool usage를 budgeted resource로 취급하면 대규모 운영에서 예측 가능한 비용 곡선을 만든다.
마지막으로 정책 변경은 실험이 아니라 계약이다. 운영 데이터와 평가 결과를 근거로 변경을 정의하고 사후 검증을 수행해야 한다. This discipline prevents chaotic iterations.
추가 고려사항: architecture observability는 단순한 로그 수집이 아니라 행동과 결과의 인과관계를 추적하는 작업이다. 운영 지표를 정의할 때는 business KPI와 기술 지표가 연결되도록 설계해야 한다. This alignment reduces wasted optimization.
또한 툴 오케스트레이션은 비용 최적화와 직결된다. Tool usage를 budgeted resource로 취급하면 대규모 운영에서 예측 가능한 비용 곡선을 만든다.
마지막으로 정책 변경은 실험이 아니라 계약이다. 운영 데이터와 평가 결과를 근거로 변경을 정의하고 사후 검증을 수행해야 한다. This discipline prevents chaotic iterations.
추가 고려사항: architecture observability는 단순한 로그 수집이 아니라 행동과 결과의 인과관계를 추적하는 작업이다. 운영 지표를 정의할 때는 business KPI와 기술 지표가 연결되도록 설계해야 한다. This alignment reduces wasted optimization.
또한 툴 오케스트레이션은 비용 최적화와 직결된다. Tool usage를 budgeted resource로 취급하면 대규모 운영에서 예측 가능한 비용 곡선을 만든다.
마지막으로 정책 변경은 실험이 아니라 계약이다. 운영 데이터와 평가 결과를 근거로 변경을 정의하고 사후 검증을 수행해야 한다. This discipline prevents chaotic iterations.
추가 고려사항: architecture observability는 단순한 로그 수집이 아니라 행동과 결과의 인과관계를 추적하는 작업이다. 운영 지표를 정의할 때는 business KPI와 기술 지표가 연결되도록 설계해야 한다. This alignment reduces wasted optimization.
또한 툴 오케스트레이션은 비용 최적화와 직결된다. Tool usage를 budgeted resource로 취급하면 대규모 운영에서 예측 가능한 비용 곡선을 만든다.
마지막으로 정책 변경은 실험이 아니라 계약이다. 운영 데이터와 평가 결과를 근거로 변경을 정의하고 사후 검증을 수행해야 한다. This discipline prevents chaotic iterations.
추가 고려사항: architecture observability는 단순한 로그 수집이 아니라 행동과 결과의 인과관계를 추적하는 작업이다. 운영 지표를 정의할 때는 business KPI와 기술 지표가 연결되도록 설계해야 한다. This alignment reduces wasted optimization.
또한 툴 오케스트레이션은 비용 최적화와 직결된다. Tool usage를 budgeted resource로 취급하면 대규모 운영에서 예측 가능한 비용 곡선을 만든다.
마지막으로 정책 변경은 실험이 아니라 계약이다. 운영 데이터와 평가 결과를 근거로 변경을 정의하고 사후 검증을 수행해야 한다. This discipline prevents chaotic iterations.
추가 고려사항: architecture observability는 단순한 로그 수집이 아니라 행동과 결과의 인과관계를 추적하는 작업이다. 운영 지표를 정의할 때는 business KPI와 기술 지표가 연결되도록 설계해야 한다. This alignment reduces wasted optimization.
또한 툴 오케스트레이션은 비용 최적화와 직결된다. Tool usage를 budgeted resource로 취급하면 대규모 운영에서 예측 가능한 비용 곡선을 만든다.
마지막으로 정책 변경은 실험이 아니라 계약이다. 운영 데이터와 평가 결과를 근거로 변경을 정의하고 사후 검증을 수행해야 한다. This discipline prevents chaotic iterations.
추가 고려사항: architecture observability는 단순한 로그 수집이 아니라 행동과 결과의 인과관계를 추적하는 작업이다. 운영 지표를 정의할 때는 business KPI와 기술 지표가 연결되도록 설계해야 한다. This alignment reduces wasted optimization.
또한 툴 오케스트레이션은 비용 최적화와 직결된다. Tool usage를 budgeted resource로 취급하면 대규모 운영에서 예측 가능한 비용 곡선을 만든다.
마지막으로 정책 변경은 실험이 아니라 계약이다. 운영 데이터와 평가 결과를 근거로 변경을 정의하고 사후 검증을 수행해야 한다. This discipline prevents chaotic iterations.
추가 고려사항: architecture observability는 단순한 로그 수집이 아니라 행동과 결과의 인과관계를 추적하는 작업이다. 운영 지표를 정의할 때는 business KPI와 기술 지표가 연결되도록 설계해야 한다. This alignment reduces wasted optimization.
또한 툴 오케스트레이션은 비용 최적화와 직결된다. Tool usage를 budgeted resource로 취급하면 대규모 운영에서 예측 가능한 비용 곡선을 만든다.
마지막으로 정책 변경은 실험이 아니라 계약이다. 운영 데이터와 평가 결과를 근거로 변경을 정의하고 사후 검증을 수행해야 한다. This discipline prevents chaotic iterations.
추가 고려사항: architecture observability는 단순한 로그 수집이 아니라 행동과 결과의 인과관계를 추적하는 작업이다. 운영 지표를 정의할 때는 business KPI와 기술 지표가 연결되도록 설계해야 한다. This alignment reduces wasted optimization.
또한 툴 오케스트레이션은 비용 최적화와 직결된다. Tool usage를 budgeted resource로 취급하면 대규모 운영에서 예측 가능한 비용 곡선을 만든다.
마지막으로 정책 변경은 실험이 아니라 계약이다. 운영 데이터와 평가 결과를 근거로 변경을 정의하고 사후 검증을 수행해야 한다. This discipline prevents chaotic iterations.
추가 고려사항: architecture observability는 단순한 로그 수집이 아니라 행동과 결과의 인과관계를 추적하는 작업이다. 운영 지표를 정의할 때는 business KPI와 기술 지표가 연결되도록 설계해야 한다. This alignment reduces wasted optimization.
또한 툴 오케스트레이션은 비용 최적화와 직결된다. Tool usage를 budgeted resource로 취급하면 대규모 운영에서 예측 가능한 비용 곡선을 만든다.
마지막으로 정책 변경은 실험이 아니라 계약이다. 운영 데이터와 평가 결과를 근거로 변경을 정의하고 사후 검증을 수행해야 한다. This discipline prevents chaotic iterations.
추가 고려사항: architecture observability는 단순한 로그 수집이 아니라 행동과 결과의 인과관계를 추적하는 작업이다. 운영 지표를 정의할 때는 business KPI와 기술 지표가 연결되도록 설계해야 한다. This alignment reduces wasted optimization.
또한 툴 오케스트레이션은 비용 최적화와 직결된다. Tool usage를 budgeted resource로 취급하면 대규모 운영에서 예측 가능한 비용 곡선을 만든다.
마지막으로 정책 변경은 실험이 아니라 계약이다. 운영 데이터와 평가 결과를 근거로 변경을 정의하고 사후 검증을 수행해야 한다. This discipline prevents chaotic iterations.
추가 고려사항: architecture observability는 단순한 로그 수집이 아니라 행동과 결과의 인과관계를 추적하는 작업이다. 운영 지표를 정의할 때는 business KPI와 기술 지표가 연결되도록 설계해야 한다. This alignment reduces wasted optimization.
또한 툴 오케스트레이션은 비용 최적화와 직결된다. Tool usage를 budgeted resource로 취급하면 대규모 운영에서 예측 가능한 비용 곡선을 만든다.
마지막으로 정책 변경은 실험이 아니라 계약이다. 운영 데이터와 평가 결과를 근거로 변경을 정의하고 사후 검증을 수행해야 한다. This discipline prevents chaotic iterations.
추가 고려사항: architecture observability는 단순한 로그 수집이 아니라 행동과 결과의 인과관계를 추적하는 작업이다. 운영 지표를 정의할 때는 business KPI와 기술 지표가 연결되도록 설계해야 한다. This alignment reduces wasted optimization.
또한 툴 오케스트레이션은 비용 최적화와 직결된다. Tool usage를 budgeted resource로 취급하면 대규모 운영에서 예측 가능한 비용 곡선을 만든다.
마지막으로 정책 변경은 실험이 아니라 계약이다. 운영 데이터와 평가 결과를 근거로 변경을 정의하고 사후 검증을 수행해야 한다. This discipline prevents chaotic iterations.
LLM 기반 에이전트 시스템을 구축하는 것과 운영하는 것은 완전히 다른 문제다. 프로토타입은 데이터와 프롬프트로 튜닝되지만, 실제 운영 환경의 에이전트는 신뢰성, 비용, 지연 시간, 보안, 규제 준수 같은 제약 조건들과 싸워야 한다. 따라서 오늘은 LLM 에이전트 아키텍처를 ‘운영 가능한 시스템’으로 재정의하고, 다섯 가지 핵심 레이어와 피드백 루프를 중심으로 설계하는 방법을 상세히 다룬다.
이 글의 목표는 architecture patterns을 기술적으로 설명하는 것이 아니라, 각 레이어가 비용과 신뢰성에 미치는 영향을 명확히 이해하는 것이다. 왜냐하면 아키텍처의 선택이 곧 운영 비용과 장애 시나리오를 결정하기 때문이다. 우리는 각 설계 결정이 가지는 장단점을 명시적으로 파악하고, 조직의 SLA에 맞춰 최적화해야 한다.
목차
1. LLM 에이전트의 정의와 운영 관점
2. 다섯 가지 아키텍처 레이어 개요
3. 레이어 1: 사용자 의도 파싱과 정규화
4. 레이어 2: 도구 선택과 계획(Planning)
5. 레이어 3: 실행과 오류 처리 메커니즘
6. 레이어 4: 상태와 메모리 관리
7. 레이어 5: 관측성과 피드백
8. 아키텍처와 비용: 각 선택의 대가
9. 신뢰성과 복구 전략
10. 모니터링과 거버넌스
11. 프로덕션 배포 패턴
12. 실전 운영: 체크리스트와 90일 로드맵
1. LLM 에이전트의 정의와 운영 관점
LLM 에이전트는 자율적으로 도구를 선택하고 실행하며, 피드백을 받아 다음 행동을 결정하는 시스템이다. 하지만 ‘자율적’이라는 말은 통제 불가능하다는 뜻이 아니다. 오히려 엔드-투-엔드 시스템의 각 지점에서 정책과 제약 조건이 작동해야 한다.
운영 관점에서 보면, 에이전트는 네 가지 부채가 있다. 첫째는 토큰 비용의 증폭인데, 단순 API 호출과 달리 에이전트는 반복적으로 LLM을 호출해서 비용을 곱절로 만든다. 둘째는 예기치 못한 도구 호출 오류로, 권한 없음, 네트워크 오류, 타임아웃 등이 치명적 결과를 낳을 수 있다. 셋째는 상태 불일치로 인한 잘못된 결정인데, 에이전트가 구식 정보로 판단하면 사용자에게 틀린 답을 준다. 넷째는 감시 불가능한 의도 편향으로, 에이전트가 사용자의 진정한 의도를 오해하고 다른 방향으로 갈 수 있다.
이 부채들을 관리하려면, 아키텍처 수준에서 제어점(control point)을 설계해야 한다. In other words, building an agent is not about maximizing capability, but about maximizing controllability while maintaining capability. That is the tension we address in this architecture. 따라서 이 글에서는 각 레이어에서 비용, 신뢰성, 지연을 어떻게 트레이드오프하는지 명확히 제시한다.
2. 다섯 가지 아키텍처 레이어 개요
LLM 에이전트 아키텍처는 다섯 개의 레이어로 구성된다. 각 레이어는 독립적인 설정을 가지고 있으면서도, 전체 루프를 형성한다. 첫 번째 레이어부터 마지막까지 거쳐 다시 처음으로 돌아오는 과정이 하나의 ‘에이전트 턴(turn)’을 이룬다.
레이어의 설계 원칙은 다음과 같다. (1) 각 레이어는 명확한 입력과 출력을 정의한다. 이를 통해 테스트 가능하고 모니터 가능하게 만든다. (2) 각 레이어에서 실패할 수 있다. 따라서 모든 레이어는 실패 처리 로직을 내장해야 한다. (3) 실패 시 대체 경로가 있다. 주 경로가 막혔을 때 부분 성공이라도 제공할 수 있어야 한다. (4) 모든 결정은 기록된다. 이를 통해 사후 분석과 학습이 가능하다.
With this structure, failures are isolated and learning is possible. A failure in one layer does not cascade to destroy the entire agent. Instead, it is handled gracefully and logged for analysis. 이 구조를 따르면, 에이전트는 안정적이면서도 개선 가능한 상태를 유지할 수 있다.
3. 레이어 1: 사용자 의도 파싱과 정규화
첫 번째 레이어는 사용자 입력을 구조화된 의도로 변환하는 과정이다. 자연어 입력은 본질적으로 모호하다. 같은 요청도 여러 해석이 가능하다. 예를 들어, ‘지난 분기 매출 차트를 보여줘’라는 요청은 ‘분기별 매출 추이’를 원할 수도 있고, ‘지역별 매출 분포’를 원할 수도 있고, ‘제품군별 매출’을 원할 수도 있다.
따라서 정규화 단계에서 의도를 명확히 하지 않으면, 이후 모든 결정이 잘못될 수 있다. 도구 선택부터 틀리고, 데이터 쿼리도 틀려진다. 의도 오류가 누적되면, 최종 결과는 사용자가 원한 것과 완전히 다를 수 있다.
정규화는 두 가지 방식으로 나뉜다. 첫째는 LLM 호출을 통한 의도 분류(intent classification)고, 둘째는 규칙 기반 파싱(rule-based parsing)이다. LLM 방식은 유연하지만 비용이 높고 일관성이 낮다. 같은 요청을 두 번 하면 다른 의도로 분류될 수 있다는 뜻이다. 규칙 방식은 확장성이 낮지만 예측 가능하고 비용이 거의 없다. 프로덕션 시스템에서는 둘을 결합한다.
Hybrid approaches work best: use rules for known intents, and fall back to LLM classification for ambiguous cases. This reduces both cost and error rate significantly. 예를 들어, 매출 차트 요청은 규칙으로 처리하고, 복잡한 분석은 LLM에 맡긴다.
또한 이 레이어에서는 의도 거부(intent rejection)도 정의해야 한다. 어떤 요청은 안전하지 않거나 비용 대비 가치가 없을 수 있다. 예를 들어, 전체 고객 데이터 내보내기는 보안 위험이 있고, 매 5초마다 업데이트하는 대시보드는 비용이 너무 높다. 이런 요청을 조기에 거절해야 불필요한 에이전트 턴을 줄일 수 있다. 거절 정책은 문서가 아니라 코드로 표현되어야 한다.
4. 레이어 2: 도구 선택과 계획(Planning)
의도가 명확해지면, 에이전트는 이를 달성하기 위해 어떤 도구를 호출할지 결정해야 한다. 이 선택 과정을 tool selection이라고 하고, 도구들의 순서를 정하는 것을 planning이라고 한다. 둘 다 LLM이 해야 하지만, 제약 조건이 필요하다.
Tool selection의 문제는 다음과 같다. LLM은 사용 가능한 도구를 알고 있지 않거나, 알아도 비용 효율적인 순서를 모른다. 또한 LLM 컨텍스트에 들어가는 도구 설명이 많을수록 토큰 비용이 늘어난다. 100개의 도구 설명을 컨텍스트에 넣으면, 모든 요청의 토큰 비용이 2배가 될 수 있다. 따라서 아키텍처 수준에서 ‘이 의도에는 이 도구 집합만 노출’하는 정책을 두어야 한다.
Planning은 두 가지 전략이 있다. 첫째는 step-by-step planning으로, LLM이 다음 단계를 생각하고, 실행하고, 결과를 보고, 또 다음 단계를 생각한다. 이 방식은 적응력이 높지만 느리고 비용이 많이 든다. 둘째는 multi-step planning으로, 전체 경로를 미리 계획한다. 한 번의 LLM 호출로 일련의 도구 순서를 결정하는 것이다. 이 방식은 빠르지만 오류에 취약하다. Critical workflows에는 전자를, high-volume workflows에는 후자를 사용한다.
Budget-aware planning is critical. Each tool call has a cost (API 비용, 네트워크 지연), and each LLM call to plan also has a cost. Design your planning step to respect cost constraints, not just capability constraints. 즉, 완벽한 계획을 위해 10번의 LLM 호출을 하는 것보다, 80%의 계획으로 2번의 LLM 호출을 하는 것이 나을 수 있다.
5. 레이어 3: 실행과 오류 처리 메커니즘
도구 선택과 계획이 완료되면, 실제로 도구를 호출해야 한다. 이 과정에서 실패는 필연적이다. 도구가 없을 수도 있고, 네트워크가 끊길 수도 있고, 권한이 없을 수도 있고, 타임아웃될 수도 있다. 따라서 실행 레이어는 오류 처리를 최우선으로 설계해야 한다.
오류 처리의 전략은 다음과 같다. (1) Retry with backoff: 일시적 실패는 exponential backoff와 함께 재시도한다. (2) Graceful degradation: 완전한 해결책이 없으면 부분 해결책을 제시한다. 예를 들어, 실시간 데이터를 못 가져오면 캐시된 데이터를 제시한다. (3) Fallback execution: 주 도구가 실패하면 대체 도구를 호출한다. 예를 들어, API가 느리면 캐시를 사용한다. (4) Human escalation: 시스템이 해결할 수 없으면 사람에게 넘긴다.
각 전략은 비용과 신뢰성의 트레이드오프를 만든다. Retry는 시간과 토큰을 낭비한다. Degradation은 품질을 낮춘다. Fallback은 복잡성을 높인다. Human escalation은 신뢰도를 올리지만 스케일에서 떨어진다. SLO에 맞춰 이들을 조합해야 한다.
Execution layer must also track cost per tool. If a tool call exceeds a cost threshold, it should be rejected automatically before it executes, saving both money and latency. 이를 위해 각 도구마다 최대 비용을 정의하고, 예상 비용이 그를 초과하면 경고하거나 거절해야 한다.
6. 레이어 4: 상태와 메모리 관리
에이전트가 여러 도구를 호출하고 결과를 받으면, 그 결과들을 어디에 저장할 것인가? 메모리 관리는 생각보다 복잡하다. 단기 메모리(작업 중 결과)와 장기 메모리(학습할 값어치 있는 정보)를 분리해야 한다.
단기 메모리는 주로 컨텍스트 윈도우에 저장된다. 하지만 컨텍스트 윈도우는 유한하고, 토큰 비용도 증가한다. 따라서 어떤 정보를 컨텍스트에 유지할지 선택해야 한다. 중요한 정보는 유지하고, 반복되는 정보는 요약하거나 제거한다. 예를 들어, 데이터베이스 쿼리 결과는 중요하지만, 쿼리 실행 로그는 필요 없다.
장기 메모리는 벡터 데이터베이스나 그래프 데이터베이스에 저장된다. 여기서 중요한 것은 ‘언제 저장할 것인가’다. 모든 상호작용을 저장하면 데이터가 증폭되고, 검색 성능이 떨어진다. 따라서 ‘학습할 가치’를 판단하는 필터가 필요하다. 예를 들어, 빈번하게 묻는 질문만 저장하고, 일회성 질문은 버린다.
State consistency is the hardest part. If you have distributed memory (cache, database, vector store), you need reconciliation logic. If you have a single source of truth, you need careful locking and eventual consistency handling. 상태 불일치가 생기면, 에이전트는 오래된 정보로 잘못된 결정을 할 수 있다.
7. 레이어 5: 관측성과 피드백
다섯 번째 레이어는 피드백 루프다. 에이전트가 실행한 결과를 측정하고, 그 측정값을 기반으로 다음 턴을 개선한다. 이 루프가 없으면 에이전트는 같은 실수를 반복한다.
피드백은 여러 채널에서 나온다. 첫째는 자동 지표(예: 작업 완료율, 비용, 지연 시간)고, 둘째는 사용자 피드백(예: 만족도, 거부, 수정 요청)이고, 셋째는 감시자의 피드백(예: 정책 위반, 안전 문제)이다. 이 셋을 모두 수집해야 유의미한 개선이 가능하다.
Observability at this layer is not just logging, it is causal inference. You need to understand not only what happened, but why it happened and what caused the outcome. This requires structured logging and cross-layer correlation. 즉, ‘왜 이 의도가 이 도구를 선택했는가’, ‘왜 이 도구 호출이 실패했는가’, ‘왜 최종 결과가 틀렸는가’를 추적할 수 있어야 한다.
또한 피드백이 수집되면, 그것을 정책이나 모델에 반영해야 한다. Policy reflection은 빠르지만 범위가 좁다. 예를 들어, ‘이 도구는 너무 느리니까 사용하지 말자’라는 정책을 빠르게 적용할 수 있다. Model fine-tuning은 느리지만 광범위하다. 예를 들어, 모델을 재학습하면 전반적인 의사결정이 개선될 수 있다. 프로덕션 환경에서는 정책 먼저, 필요하면 모델을 튜닝한다.
8. 아키텍처와 비용: 각 선택의 대가
LLM 에이전트를 운영하는 비용은 예상보다 높다. 왜냐하면 각 레이어에서 LLM을 호출할 수 있기 때문이다. 의도 분류(1회), 계획(1회 이상), 행동 평가(선택적), 재계획(재시도할 때)… 이렇게 하면 단일 사용자 요청이 수십 번의 LLM 호출로 변할 수 있다. 만약 한 번의 호출이 $0.01이라면, 수십 번의 호출은 $0.30이 되고, 이는 일반 API의 100배다.
비용 관점에서의 아키텍처 선택은 다음과 같다. (1) 더 강한 모델을 쓰면 레이어를 줄일 수 있다. 예를 들어, GPT-4는 한 번의 호출로 의도 분류와 계획을 동시에 할 수 있지만, GPT-3.5는 각각 분리해야 한다. (2) 더 약한 모델을 쓰면 레이어가 늘어난다. (3) 규칙을 추가하면 LLM 호출을 줄일 수 있지만 유연성이 떨어진다. (4) 캐싱을 추가하면 반복 호출을 줄일 수 있지만 메모리가 필요하다.
The key insight: architecture is not about technical elegance, it is about balancing capability, cost, and latency. Make trade-offs explicit and measure them constantly. 즉, ‘왜 이 디자인을 선택했는가’를 비용 수치로 설명할 수 있어야 한다.
9. 신뢰성과 복구 전략
신뢰성은 에이전트가 ‘성공할 확률’이 아니라 ‘실패에서 복구할 확률’이다. 왜냐하면 어떤 도구든 실패할 수 있고, 어떤 계획도 틀릴 수 있고, 어떤 사람도 실수할 수 있기 때문이다.
복구 전략은 세 가지다. 첫째는 자동 복구(retry, fallback)고, 둘째는 부분 성공(우리가 할 수 있는 것은 제공)이고, 셋째는 인간 개입(operator or user review)이다. 각 전략의 비용과 효과를 측정해야 한다. Automatic recovery는 빠르고 저렴하지만 신뢰도가 낮다. Partial success는 중간 수준이다. Human intervention은 느리고 비싸지만 신뢰도가 높다.
또한 신뢰성은 누적이다. 레이어 1의 오류율이 1%이고 레이어 3의 오류율도 1%이고 레이어 5의 오류율도 1%이면, 전체 오류율은 약 2-3%다(정확히는 수학적으로 계산해야 함). 따라서 각 레이어의 오류율을 낮게 유지해야 전체 신뢰성이 높아진다. 이는 각 레이어에서 엄격한 검증이 필요하다는 뜻이다.
Reliability targets should be set at the service level, not at the agent level. An 99% reliable agent might still deliver 95% service reliability if the integration is poor. 즉, 에이전트 신뢰성 99%라고 해서 사용자 입장에서 신뢰성이 99%인 것은 아니다.
10. 모니터링과 거버넌스
에이전트 시스템은 모니터링이 없으면 운영 불가능하다. 왜냐하면 각 상황이 고유하고, 각 오류도 새로울 수 있기 때문이다. 따라서 모니터링은 문제 탐지가 아니라 일상적인 의사결정을 위한 신호다. 에이전트가 어떤 의도를 자주 오해하는가, 어떤 도구가 가장 실패하기 쉬운가, 어디서 비용이 가장 많이 들어가는가를 알아야 한다.
핵심 지표는 다음과 같다. (1) Intent resolution rate: 의도가 정확히 이해되는 비율. (2) Tool success rate: 도구 호출이 성공하는 비율. (3) End-to-end success rate: 사용자가 원하는 결과를 얻는 비율. (4) Cost per user request: 평균 비용. (5) Latency: 응답 시간.
거버넌스는 누가 에이전트의 행동을 제어할 수 있는가를 정의한다. 정책 변경, 도구 추가, 모델 업데이트 같은 결정을 누가, 어떤 절차로 승인할 것인가. 이를 명문화하지 않으면 운영은 카오스가 된다. 예를 들어, 누구든 도구를 추가할 수 있다면, 위험한 도구가 실수로 추가될 수 있다.
Governance is not bureaucracy, it is accountability. Design approval workflows that prevent cascading failures while allowing rapid iteration on non-critical changes. 즉, 중요한 변경은 신중하게, 마이너한 개선은 빠르게 하는 구조를 만들어야 한다.
11. 프로덕션 배포 패턴
에이전트를 프로덕션에 배포하는 방법은 여러 가지다. Canary deployment는 작은 트래픽으로 시작해 점진적으로 늘리는 방식이다. 예를 들어, 처음 1% 사용자에게만 새 에이전트를 사용하게 하고, 문제가 없으면 10%, 50%, 100%로 늘린다. Shadow mode는 실제 프로덕션 트래픽을 에이전트에 보내지만 결과를 반영하지 않는 방식이다. 사용자는 여전히 구 에이전트의 결과를 보지만, 새 에이전트의 성능을 측정할 수 있다. Blue-green deployment는 두 개의 프로덕션 환경을 번갈아 사용하는 방식이다.
각 방식의 장단점은 명확하다. Canary는 안전하지만 느리다. 새 버전으로 전환하는 데 몇 시간이 걸릴 수 있다. Shadow mode는 실제 성능을 측정할 수 있지만 리소스가 필요하다. 새 에이전트와 구 에이전트를 동시에 실행해야 하기 때문이다. Blue-green은 빠르지만 리스크가 크다. 새 환경에 버그가 있으면 한 번에 모든 사용자에게 영향을 미친다.
또한 배포 이후에는 rollback 계획이 있어야 한다. 문제가 생기면 얼마나 빨리 이전 버전으로 돌아갈 수 있는가? 이를 위해 버전 관리와 상태 백업이 필수다. 예를 들어, 새 에이전트가 잘못된 결과를 줬다면, 그 결과를 받은 사용자들에게 알림을 보내고 정정해야 한다.
Deployment is not an event, it is a process. Plan for failures, test recovery paths, and automate rollback procedures. The speed of recovery matters more than the speed of deployment. 즉, 배포 속도가 중요한 것이 아니라, 문제가 생겼을 때 얼마나 빨리 대응하는가가 중요하다.
12. 실전 운영: 체크리스트와 90일 로드맵
LLM 에이전트를 운영하기 위한 실전 체크리스트는 다음과 같다. (1) 각 레이어의 입력/출력이 명확한가? 테스트 할 수 있는가? (2) 각 레이어에서 실패 처리가 정의되어 있는가? 혼자 복구할 수 없으면 어떻게 되는가? (3) 모든 결정이 기록되고 감시되는가? 사후 분석이 가능한가? (4) 정책 변경 절차가 있는가? 누가 승인하고, 얼마나 빨리 적용되는가? (5) 롤백 계획이 있는가? 문제가 생기면 몇 분 안에 되돌릴 수 있는가?
90일 운영 로드맵은 이렇다. 첫 30일: 기본 아키텍처 구축, 모니터링 설정, 수동 오류 처리. 목표는 시스템이 동작하고 문제를 파악할 수 있도록 하는 것이다. 다음 30일: 비용 최적화, 자동 오류 처리 강화, 정책 엔진 구축. 목표는 불필요한 비용을 줄이고 흔한 오류는 자동으로 복구하는 것이다. 마지막 30일: 자동화 고도화, 정책 고도화, 프로덕션 배포 자동화. 목표는 운영 부담을 최소화하고, 지속적 개선을 가능하게 하는 것이다.
Most importantly, remember that architecture decisions are reversible until you scale. Start simple, measure carefully, and optimize based on data, not predictions. 즉, 완벽한 설계를 미리 하지 말고, 충분한 설계로 시작해서 데이터를 보며 개선해야 한다.
마지막으로, 에이전트 운영의 성공은 기술이 아니라 문화에서 온다. 모두가 오류를 학습의 기회로 보고, 데이터를 기반으로 의사결정하고, 지속적으로 개선하는 문화 말이다. 아키텍처는 이 문화를 가능하게 하는 구조일 뿐이다. 좋은 도구와 프로세스가 있어야 좋은 문화도 가능하고, 좋은 문화가 있어야 좋은 도구를 제대로 쓸 수 있다.
LLM 에이전트 아키텍처는 기술 문제가 아니라 운영 문제다. 각 레이어의 선택, 각 정책의 규정, 각 지표의 해석이 모두 운영의 안정성과 비용을 결정한다. 따라서 설계 단계에서 운영을 생각하고, 운영 단계에서 설계를 다시 본다는 마음가짐이 필요하다.
The architecture we described is not the only way, but it is a proven way. Adapt it to your constraints, measure your results, and iterate relentlessly. That is how you build agent systems that actually work in production, not just in demos.
최근 LLM 에이전트는 단순한 챗봇이 아니라, 업무 프로세스를 스스로 계획하고 실행하는 실행형 시스템으로 진화하고 있습니다. 하지만 기능이 커질수록 운영 난이도도 급격히 상승합니다. 모델 성능만으로는 안정적인 서비스가 나오지 않고, 아키텍처·운영 규칙·관측 지표가 맞물려야 비로소 신뢰할 수 있는 결과를 냅니다. 이번 글은 LLM 에이전트 아키텍처를 실무 관점에서 정리하고, 지연(latency), 비용(cost), 신뢰성(reliability)을 균형 있게 다루는 방법을 단계별로 설명합니다.
목차
에이전트 아키텍처의 핵심 구성요소
메모리 계층과 컨텍스트 설계
도구 호출과 라우팅 전략
지연/비용 제어를 위한 실행 플로우
관측·평가·가드레일로 신뢰성 확보
운영 시나리오별 설계 팁
1) 에이전트 아키텍처의 핵심 구성요소
LLM 에이전트는 일반적으로 의도 이해(Intent), 계획/라우팅(Planner & Router), 도구 호출(Tools), 메모리(Memory Layer), 관측(Observability)의 다섯 블록으로 구성됩니다. 이 블록들이 느슨하게 결합되어야 각 부분의 개선이 전체 안정성으로 이어집니다. 예를 들어, 라우팅 로직을 개선하면 불필요한 모델 호출을 줄여 비용을 낮출 수 있고, 메모리 계층을 개선하면 재질문을 줄여 사용자 경험을 높일 수 있습니다.
In practice, the planner is not a single component. It is a policy layer: rules, heuristics, and model prompting that decide what to do next. A good planner must understand the cost of tool calls, the risk of hallucination, and the expected SLA. When it fails, the whole system looks unreliable even if the base model is strong.
또한 도구 호출 계층은 모델의 “손과 발”입니다. API, DB, RPA, 내부 지식 베이스 등과의 연결이 얕으면 에이전트는 말만 하는 시스템으로 남습니다. 반대로 도구가 너무 많거나 표준화가 없으면 호출 실패와 오류 복구 비용이 증가합니다. 따라서 도구의 수를 줄이기보다는, 도구 스펙의 일관성과 실패 시 대체 경로를 정의하는 것이 핵심입니다.
또 하나 중요한 점은 각 블록의 책임을 분명히 분리하는 것입니다. Intent 단계는 “무엇을 원하는가”에 집중하고, Planner 단계는 “어떤 순서로 실행할 것인가”를 결정하며, Tool 단계는 “실제 실행”을 담당합니다. 이 분리가 흐려지면 모델이 모든 일을 맡아야 하고, 결과적으로 비용과 불확실성이 증가합니다. 반대로 분리가 명확하면, 규칙과 통제가 가능해져 운영 안정성이 크게 향상됩니다.
From an architecture view, think of the LLM as a CPU. The system around it is the operating system. Caches, memory managers, schedulers, and IO layers matter. If you rely only on the CPU, you get unpredictable performance. If you build a proper OS, the same CPU delivers stable and scalable outcomes.
2) 메모리 계층과 컨텍스트 설계
메모리는 단순히 대화 기록을 저장하는 것이 아니라, 결정의 근거를 추적하고 재사용 가능한 요약을 제공해야 합니다. 즉, 단기 메모리(Short-term context)와 장기 메모리(Long-term memory)가 분리되어야 하고, 각 메모리의 업데이트 정책이 분명해야 합니다.
For example, a short-term buffer can keep the last N turns, while a long-term store keeps “facts” and “decisions” with timestamps. This separation prevents context window overflow and allows fast retrieval. The key is to build a retrieval layer that favors recency + relevance, not just keyword matching.
실무에서는 “모든 것을 메모리에 저장”하려는 욕심이 실패의 원인이 됩니다. 메모리 업데이트 규칙이 없으면 시스템은 오래된 정보와 새 정보를 혼합해 모순된 응답을 만들기 쉽습니다. 따라서 다음과 같은 전략이 필요합니다. 먼저, 중요한 사실은 정규화된 필드로 저장하고, 일회성 대화는 요약 형태로 축약합니다. 또한, 메모리 삭제 정책(예: 90일 미사용 데이터 삭제)을 운영 표준으로 삼아야 합니다.
Context window budgeting is another major factor. You should treat tokens like cash: allocate a budget for system instructions, task context, and memory snippets. A good heuristic is to reserve 20~30% for response generation and use the rest for context. If the model is forced to answer with zero buffer, quality degrades sharply.
추가로, 메모리를 “정적 저장소”로만 보면 안 됩니다. 에이전트가 특정 기간 동안 반복하는 패턴이 있다면, 그 패턴을 메모리에서 추출해 정책으로 승격시켜야 합니다. 예를 들어 동일한 고객이 자주 묻는 질문은 메모리가 아니라 “FAQ 룰”로 이전하고, 모델이 해당 룰을 우선적으로 참조하도록 구성하는 방식입니다. 이 과정은 결과적으로 토큰 절감과 응답 속도 개선을 동시에 이끕니다.
One more idea: build a memory confidence score. Each memory entry can have a freshness value and a provenance tag (human-verified, system-generated, inferred). The agent can then choose conservative responses when confidence is low. This simple scoring prevents many subtle mistakes that only appear in long-term usage.
3) 도구 호출과 라우팅 전략
도구 호출은 비용과 지연을 동시에 만드는 요소입니다. 따라서 라우팅 계층은 “모든 질문에 도구 호출”이 아니라, 필요한 순간에만 도구를 호출하도록 설계되어야 합니다. 예를 들어, 최신 데이터가 필요한 요청이나 정밀 수치가 필요한 질문에서는 도구 호출을 강제하고, 개념적 설명이나 일반 지식은 모델만으로 처리하는 방식입니다.
A useful pattern is a two-stage router: first decide “need tool or not,” then decide “which tool.” In large deployments, the second step can be a small classifier or rules-based router rather than a large model. This reduces both cost and latency while keeping a consistent decision policy.
도구 호출 실패 시의 정책도 중요합니다. 실패하면 즉시 재시도할지, 다른 도구로 대체할지, 아니면 사용자에게 불확실성을 알리고 종료할지 기준이 필요합니다. 일반적으로는 짧은 지연을 허용하는 재시도 정책이 기본이지만, 민감한 작업에서는 재시도 횟수를 제한해야 합니다. 예를 들어 금융 데이터 호출이나 결제 관련 작업은 1회 재시도 후 실패로 처리하는 것이 안전합니다.
라우팅 정책을 설계할 때는 “도구 호출의 가치”를 수치화하는 것도 도움이 됩니다. 예를 들어, 도구 호출 1회는 평균 0.8초와 비용 X를 유발한다면, 해당 호출로 얻는 신뢰성 개선이 어느 정도인지를 비교해야 합니다. 신뢰성 개선이 낮다면, 차라리 모델 추론만으로 답변하고 불확실성을 명시하는 편이 나을 수 있습니다.
In production, routing is the silent killer of budgets. If you allow every request to call multiple tools, your cost curve becomes exponential. A strict routing policy with fallback rules often yields better ROI than a “smart but expensive” router. Design for predictability first, then optimize for accuracy.
4) 지연/비용 제어를 위한 실행 플로우
LLM 에이전트는 응답 시간이 길어지기 쉽습니다. 계획 단계, 도구 호출, 검증 단계를 모두 거치면 지연이 누적됩니다. 따라서 실행 플로우를 단계별로 최적화하는 것이 필요합니다. 다음은 지연을 줄이기 위한 실무 전략입니다.
First, cache aggressively. Cache tool responses, intermediate summaries, and even model outputs when tasks repeat. Second, parallelize tool calls when possible. Many systems still call tools sequentially by default. With proper error handling, parallel execution can cut response time by 30~50%.
셋째, “불필요한 reasoning loop”를 줄입니다. LLM이 스스로 생각하는 단계가 많을수록 비용과 시간이 증가합니다. 따라서 고정된 템플릿 작업(예: 포맷 변환, 단순 요약)은 reasoning을 최소화하고, 복잡한 작업에만 충분한 추론 단계를 배정합니다. 넷째, 작은 모델과 큰 모델의 역할 분리를 명확히 합니다. 간단한 작업은 소형 모델로 처리하고, 복잡한 결정을 큰 모델이 담당하면 평균 비용이 크게 낮아집니다.
Execution budget is not only about cost, it is about user trust. If the system responds quickly but is wrong, users lose confidence. If it is always correct but too slow, they abandon it. Balancing speed and correctness requires explicit SLOs: e.g., p95 latency under 6 seconds with 95% task success rate.
또 다른 관점은 “응답을 나누는 전략”입니다. 모든 결과를 한 번에 출력하기보다, 진행 상황을 단계적으로 보여주는 방식입니다. 예를 들어, “먼저 요약을 제공하고, 필요하면 상세 분석을 추가 제공”하는 구조는 체감 지연을 줄입니다. 이는 사용자 경험을 개선하면서도 내부적으로는 동일한 계산량을 유지할 수 있는 좋은 절충안입니다.
Finally, consider the cost of validation. Many teams add a second model call for verification. This can double cost. Instead, use lightweight validators: regex checks, schema validation, or simple rules. Save heavy validation for high-risk tasks only.
Latency budgets should be explicit per step. A simple table like “planning 1.2s, tool calls 2.5s, validation 0.6s, response 1.0s” helps teams decide where to invest. Without a budget, optimization becomes guesswork and the system drifts into slow, expensive behavior.
5) 관측·평가·가드레일로 신뢰성 확보
관측(Observability)은 단순 로그 수집이 아니라, 의사결정 과정을 추적하고 품질을 계량화하는 과정입니다. 최소한 다음 지표를 운영해야 합니다: (1) 성공률, (2) 도구 호출 실패율, (3) 사용자 재질문율, (4) 평균/백분위 지연, (5) 비용(토큰/도구 호출).
Evaluation is the missing piece in many LLM systems. You need offline evaluation with test sets, and online evaluation with user feedback loops. Use lightweight metrics like task completion rate, and heavyweight checks like rubric-based grading. The key is to keep the evaluation set updated with real user cases, not only synthetic prompts.
가드레일(Guardrails)은 모델의 위험한 행동을 제한하는 장치입니다. 예를 들어, 민감한 정보 요청, 과도한 확신 표현, 규정 위반 가능성이 있는 답변은 차단하거나 완화해야 합니다. 또한, 불확실할 때는 “모른다”라고 말하는 전략도 필요합니다. 가드레일이 없다면 시스템은 일시적으로는 똑똑해 보이지만, 장기적으로는 신뢰를 잃습니다.
A practical guardrail pattern is layered validation: (1) input moderation, (2) tool call validation, (3) output verification. Each layer can be lightweight. The goal is not to block everything, but to catch high-risk failures early.
관측 지표는 “원인 분석이 가능한 형태”로 남겨야 합니다. 예를 들어, 특정 실패의 로그가 “tool call failed”로만 남아 있다면 원인을 파악할 수 없습니다. 실패는 반드시 도구 종류, 입력 파라미터, 응답 코드, 재시도 여부를 포함해야 합니다. 이 구조화된 로그가 쌓여야 자동화된 품질 개선 루프를 만들 수 있습니다.
Observability should also include business KPIs. If an agent reduces ticket resolution time by 20%, that matters more than raw model accuracy. Align technical metrics with business outcomes, and your roadmap will be clear.
6) 운영 시나리오별 설계 팁
실무에서는 상황별로 다른 설계가 필요합니다. 예를 들어 고객 지원 에이전트는 즉각적인 응답이 중요하므로 지연을 줄이는 전략이 우선입니다. 반면, 리서치 기반 에이전트는 정밀한 근거가 중요하므로 도구 호출과 검증 단계에 더 많은 자원을 배정해야 합니다.
For internal automation, the key is auditability. You should store traces of prompts, tool calls, and outputs so that a human can reconstruct the decision later. This is critical for compliance and for debugging failures. In contrast, consumer-facing assistants should optimize for simplicity and speed, because users rarely inspect the reasoning.
또한 운영 중에는 “카테고리별 시리즈”처럼 콘텐츠의 방향성을 유지하는 전략이 필요합니다. 이는 에이전트가 생산하는 출력의 일관성을 높이고, 사용자에게 예측 가능한 경험을 제공합니다. 하나의 카테고리가 끝나기 전에는 새로운 카테고리를 만들지 않는 규칙은 바로 이런 목적에 부합합니다.
운영 팁으로는 롤백 전략을 반드시 준비하라는 점을 강조하고 싶습니다. 새로운 라우팅 정책이나 메모리 업데이트 규칙을 적용할 때는 A/B 테스트나 단계적 롤아웃을 적용해야 합니다. 그렇지 않으면 작은 변경이 전체 시스템의 품질을 흔들 수 있습니다. 특히 대화형 시스템은 실패가 즉각적으로 사용자 경험에 반영되므로, 작은 실수도 큰 신뢰 하락을 가져옵니다.
마지막으로, 운영자가 반드시 기억해야 할 원칙은 “모델보다 시스템이 강해야 한다”는 점입니다. 모델은 시간이 지나면 바뀌지만, 시스템적 안정성은 오래 갑니다. LLM 에이전트 운영에서 진짜 경쟁력은 모델의 크기가 아니라, 설계된 아키텍처와 운영 프로세스의 탄탄함입니다.
In summary, a successful LLM agent is not a single prompt but a full stack: routing, memory, tools, observability, and guardrails. If you build each layer with clear policies, you will achieve a system that is fast, reliable, and cost-effective at the same time.
LLM 에이전트는 초기에는 신기한 장난감처럼 보입니다. 하지만 실제 운영 환경에 배포하는 순간, 복잡성이 급격히 증가합니다. 예측 불가능한 행동, 비용 폭발, 무한 루프, hallucination — 이 모든 것들이 한 번에 닥칩니다. 이 글은 이러한 문제들에 대한 실용적인 해법을 제시합니다. LLM 에이전트를 실제로 운영하는 팀을 위한 가이드입니다.프롬프트 엔지니어링, 상태 관리, 도구 신뢰성, 비용 최적화, 멀티에이전트 조율 등을 다룹니다.프롬프트 엔지니어링, 상태 관리, 도구 신뢰성, 비용 최적화, 멀티에이전트 조율 등을 다룹니다.프롬프트 엔지니어링, 상태 관리, 도구 신뢰성, 비용 최적화, 멀티에이전트 조율 등을 다룹니다.프롬프트 엔지니어링, 상태 관리, 도구 신뢰성, 비용 최적화, 멀티에이전트 조율 등을 다룹니다.프롬프트 엔지니어링, 상태 관리, 도구 신뢰성, 비용 최적화, 멀티에이전트 조율 등을 다룹니다.프롬프트 엔지니어링, 상태 관리, 도구 신뢰성, 비용 최적화, 멀티에이전트 조율 등을 다룹니다.프롬프트 엔지니어링, 상태 관리, 도구 신뢰성, 비용 최적화, 멀티에이전트 조율 등을 다룹니다.프롬프트 엔지니어링, 상태 관리, 도구 신뢰성, 비용 최적화, 멀티에이전트 조율 등을 다룹니다.프롬프트 엔지니어링, 상태 관리, 도구 신뢰성, 비용 최적화, 멀티에이전트 조율 등을 다룹니다.프롬프트 엔지니어링, 상태 관리, 도구 신뢰성, 비용 최적화, 멀티에이전트 조율 등을 다룹니다.프롬프트 엔지니어링, 상태 관리, 도구 신뢰성, 비용 최적화, 멀티에이전트 조율 등을 다룹니다.프롬프트 엔지니어링, 상태 관리, 도구 신뢰성, 비용 최적화, 멀티에이전트 조율 등을 다룹니다.프롬프트 엔지니어링, 상태 관리, 도구 신뢰성, 비용 최적화, 멀티에이전트 조율 등을 다룹니다.프롬프트 엔지니어링, 상태 관리, 도구 신뢰성, 비용 최적화, 멀티에이전트 조율 등을 다룹니다.프롬프트 엔지니어링, 상태 관리, 도구 신뢰성, 비용 최적화, 멀티에이전트 조율 등을 다룹니다.프롬프트 엔지니어링, 상태 관리, 도구 신뢰성, 비용 최적화, 멀티에이전트 조율 등을 다룹니다.프롬프트 엔지니어링, 상태 관리, 도구 신뢰성, 비용 최적화, 멀티에이전트 조율 등을 다룹니다.프롬프트 엔지니어링, 상태 관리, 도구 신뢰성, 비용 최적화, 멀티에이전트 조율 등을 다룹니다.프롬프트 엔지니어링, 상태 관리, 도구 신뢰성, 비용 최적화, 멀티에이전트 조율 등을 다룹니다.프롬프트 엔지니어링, 상태 관리, 도구 신뢰성, 비용 최적화, 멀티에이전트 조율 등을 다룹니다.
목차
1. 에이전트 아키텍처의 근본적 도전
2. 에이전트 상태 관리와 관찰
3. Tool 호출의 신뢰성 확보
4. 루프 방지와 타임아웃 전략
5. 비용 최적화와 모니터링
6. 프롬프트 엔지니어링과 구조화
7. Scaling: 단일 에이전트에서 멀티에이전트로
8. Human-in-the-Loop과 Escalation
9. 운영 가시성: 로깅과 분석
10. 테스트와 배포 전략
1. 에이전트 아키텍처의 근본적 도전
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2. 에이전트 상태 관리와 관찰
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3. Tool 호출의 신뢰성 확보
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4. 루프 방지와 타임아웃 전략
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5. 비용 최적화와 모니터링
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6. 프롬프트 엔지니어링과 구조화
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7. Scaling: 단일 에이전트에서 멀티에이전트로
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8. Human-in-the-Loop과 Escalation
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9. 운영 가시성: 로깅과 분석
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10. 테스트와 배포 전략
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