AI 에이전트 엔지니어링

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부

에이전트 시스템의 개념과 UX

또 하나의 핵심

UX

고려 사항은 시간이 길어질 경우 컨텍스트를 어떻게 관리하느냐입니다. 일

부 생성형

AI

애플리케이션은 메모리나 학습이 없어 해당 세션에서 사용자가 제공한 정보만 정

확히 갖습니다. 사용자는 정보를 프롬프트에 복사해 붙여넣어야 합니다. 최신 애플리케이션은

이 컨텍스트를 자동으로 관리합니다. 예를 들어 커서는 통합 개발 환경을 활용해 각 모델 추론

inference

에 포함할 코드를 지능적으로 식별합니다. 일부 애플리케이션은 시간이 지나도 메모리

를 유지해 과거 상호작용을 기억하고 대화를 이어가며 사용자 선호에 맞춰 적응합니다. 이러한

능력이 없으면 기술적으로 뛰어난 에이전트라도 단절되고 반응이 둔한 느낌을 줄 수 있습니다.

마찬가지로 에이전트의 능력, 한계, 불확실성을 명확히 알리는 일은 현실적인 기대치를 설정하

고 오해를 방지하는 데 필수입니다. 사용자는 에이전트가 무엇을 할 수 있고 할 수 없는지 언제

개입하거나 지침을 제공해야 하는지 알아야 합니다.

마지막으로 신뢰와 투명성은 에이전트 시스템의 긍정적 사용자 경험을 떠받치는 토대입니다.

예측 가능한 행동과 명확한 행위 설명은 사용자가 고위험 시나리오에서도 에이전트를 신뢰하

고 의존하도록 돕습니다.

이 장은 에이전트 시스템

UX

설계의 핵심 측면을 탐구하며 직관적이고 신뢰할 수 있으며 사용

자 요구에 부합하는 상호작용을 설계하기 위한 원칙, 모범 사례, 실행 가능한 인사이트를 제공

합니다. 챗봇,

AI

기반 개인 비서, 완전