용어집
《에이전트 워크플로 설계: 일회성 대화에서 다단계 자동화로》의 용어 60개. 레슨 본문에서 처음 등장하는 용어에 마우스를 올리면 정의를 볼 수 있습니다.
| 용어 | 정의 | 출처 |
|---|---|---|
| 워크플로 | 복잡한 작업을 여러 단계로 쪼개고, 각 단계를 새 에이전트에게 위임하고, 그 전체를 스스로 조율하는 실행 가능한 스크립트입니다. | Alex Op: Claude Code Workflows and Deterministic Orchestration |
| 오케스트레이션 | 스크립트가 작업의 순서, 병렬성, 분기를 결정하는 것으로, 에이전트가 제어 흐름을 스스로 정하게 두지 않습니다. | ClaudeWorld: What Is a Workflow? Multi-Agent Orchestration Explained |
| 단일 대화 | 하나의 에이전트가 단일 컨텍스트 윈도 안에서 작업을 끝내는 방식으로, 모든 이력과 결과가 하나의 대화 안에 있습니다. | Claude Code 문서: Workflows |
| 서브에이전트 | 워크플로 단계가 띄우는 독립적인 에이전트 인스턴스로, 자기만의 컨텍스트 윈도를 가지며 하나의 하위 작업을 끝내고 결과를 반환합니다. | ClaudeWorld: What Is a Workflow? Multi-Agent Orchestration Explained |
| 팬아웃-리듀스 | 병렬 분해의 핵심 패턴으로, 작업을 여러 병렬 서브에이전트에 흩뿌리고(팬아웃) 모든 결과를 하나의 출력으로 합칩니다(리듀스). | MindStudio: Five Claude Code Agentic Workflow Patterns |
| 단계 | 워크플로의 원자적 조작으로, 에이전트 호출(추론이 필요)이거나 결정론적 함수(데이터 변환, 계산)입니다. | Mae Capozzi: Building a Multi-Agent Orchestrator |
| 상태 | 워크플로가 현재 가진 모든 정보로, 몇 번째 단계인지, 각 단계의 결과가 무엇인지, 다음에 무엇이 필요한지를 담습니다. 워크플로의 기억과 같습니다. | MachineLearningMastery: 5 Architectural Patterns for Persistent Memory and State in AI Agents |
| 컨텍스트 | 하나의 에이전트 호출에 넘기는 정보로, 워크플로 상태에서 선별해 뽑아낸 것이며 그 단계가 필요로 하는 것만 담습니다. | Chrono Innovation: Architecture for Scalable Agentic AI Workflows |
| 워크플로 상태 | 현재 작업에 관한 모든 정보로, 단계 사이에 전달되지만 세션을 넘어가지 않으며 데이터베이스에 영속화해 복구할 수 있습니다. | MindStudio: Workflow State vs. Session State |
| 세션 상태 | 에이전트가 자기 자신을 위해 관리하는 대화 이력과 일시적 컨텍스트로, 워크플로가 추적할 필요가 없습니다. | MindStudio: Workflow State vs. Session State |
| 체크포인트 | 핵심 단계 뒤에 워크플로 상태를 외부 저장소에 저장해, 죽었을 때 가장 최근 체크포인트부터 재개하고 처음부터 다시 시작하지 않게 합니다. | MachineLearningMastery: 5 Architectural Patterns for Persistent Memory and State in AI Agents |
| 상태 기계 | 워크플로를 이산적 상태(init, processing, completed)와 명시적 전이 규칙으로 모델링하고, 각 전이를 영속화합니다. | MindStudio: Workflow State vs. Session State |
| 순차 분해 | 작업을 반드시 순서대로 실행되어야 하는 단계로 쪼개는 분해 전략으로, 각 단계는 이전 단계의 출력에 의존합니다. | OneUpTime: How to Create a Task Decomposition |
| 병렬 분해 | 작업을 동시에 실행될 수 있는 독립적인 하위 작업으로 쪼개고, 끝에서 결과를 합치는 분해 전략입니다. | OneUpTime: How to Create a Task Decomposition |
| 혼합 분해 | 상위 단계는 순서대로 실행되고 각 단계의 내부 작업은 병렬로 실행되는 분해 전략으로, 두 강점을 결합합니다. | OneUpTime: How to Create a Task Decomposition |
| 의존 관계 | 단계 사이의 입출력 관계로, 단계 B가 단계 A의 출력을 필요로 하면 B는 A에 의존하고 A가 끝날 때까지 실행될 수 없습니다. | ACONIC 논문: Systematic LLM Task Decomposition |
| chain-of-thought | LLM에게 답으로 곧바로 가지 말고 분해하거나 추론하면서 중간 추론 과정을 보여 달라고 요청하는 프롬프팅 기법입니다. | ApX Machine Learning: Task Decomposition Strategies for LLM Agents |
| zero-shot | 예시 없이 사전 훈련된 지식에만 의존해 LLM에게 작업을 완수하라고 요청하는 방식입니다. | ApX Machine Learning: Task Decomposition Strategies for LLM Agents |
| 일시적 에러 | 네트워크 변동, 리소스 경합, 일시적 과부하에서 오는 일시적인 에러로, 재시도하면 성공할 수 있습니다. | Augment Code: How Async AI Agent Workflows Survive Failure |
| 영구적 에러 | 잘못된 설정, 권한 없음, 코드 버그에서 오는 지속적인 에러로, 재시도해도 성공하지 않습니다. | Agents Arcade: Error Handling in Agentic Systems |
| 지수 백오프 | 각 재시도의 지연이 지수적으로 늘어나는(1초, 2초, 4초, 8초...) 재시도 전략으로, 서비스에 회복 시간을 더 줍니다. | Augment Code: How Async AI Agent Workflows Survive Failure |
| 지터 | 재시도 지연에 무작위 교란을 더해 여러 클라이언트가 정확히 같은 순간에 재시도하지 않게 하고 부하를 흩뿌립니다. | Augment Code: How Async AI Agent Workflows Survive Failure |
| 서킷 브레이커 | 에러율이 임계치를 넘으면 실패하는 서비스 호출을 일시 중지하고 빠르게 실패시켜, 리소스 낭비와 연쇄 장애를 피합니다. | Vasanthan: Handling Failures in Agent-Based Workflows |
| 보상 동작 | 완료된 단계를 되돌리는 조작으로, 워크플로가 중간에 실패했을 때 앞선 단계를 롤백해 데이터 일관성을 유지합니다. | AWS Marketplace: Agent Orchestration |
| Saga 패턴 | 모든 단계에 정방향 동작과 보상 동작을 정의하고, 실패하면 보상을 역순으로 실행해 분산 트랜잭션을 달성합니다. | AWS Marketplace: Agent Orchestration |
| 멱등성 | 조작을 N번 실행해도 한 번 실행한 것과 같은 효과를 내고, 반복 시 부수 효과가 없는 속성입니다. | Agents Arcade: Error Handling in Agentic Systems |
| 분기 | 워크플로가 조건에 따라 다른 실행 경로를 고르는 것으로, if-else나 switch 문과 같습니다. | Alex Op: Claude Code Workflows and Deterministic Orchestration |
| 루프 | 워크플로가 같은 조작을 반복하는 것으로, for 루프(각 요소에 대해)나 while 루프(조건이 만족될 때까지)와 같습니다. | Alex Op: Claude Code Workflows and Deterministic Orchestration |
| 동시성 제한 | 한 번에 실행되는 병렬 작업 수를 제한해, 리소스 고갈(파일 핸들 너무 많음, 연결 풀 포화)을 피합니다. | Augment Code: How Async AI Agent Workflows Survive Failure |
| 입출력 계약 | 각 단계가 받는 입력과 반환하는 출력을 함수 시그니처만큼 정밀하게 명확히 정의합니다. | AWS Marketplace: Agent Orchestration |
| 관측 가능성 | 워크플로가 '얼마나 진행되었는가, 어떤 에러를 만났는가, 성능 병목은 어디인가' 같은 질문에 답할 수 있는 능력입니다. | ClaudFlow: 7 Patterns for Claude Code Workflow Automation |
| 진행 상황 추적 | 워크플로가 몇 개 단계를 끝냈는지, 몇 개가 남았는지, 언제 완료될 것으로 보이는지 기록합니다. | MachineLearningMastery: 5 Architectural Patterns for Persistent Memory and State in AI Agents |
| 에러 로그 | 워크플로에서 발생한 모든 에러의 기록으로, 단계 이름, 에러 타입, 에러 메시지, 타임스탬프를 포함합니다. | Vasanthan: Handling Failures in Agent-Based Workflows |
| 성능 프로파일링 | 각 단계가 얼마나 걸리는지 측정해 워크플로의 성능 병목을 식별합니다. | ClaudFlow: 7 Patterns for Claude Code Workflow Automation |
| 제어 흐름 | 워크플로의 핵심 혁신으로, 에이전트가 다음에 무엇을 할지 정하는 대신 스크립트가 다음에 어떤 에이전트를 부를지 정합니다. | Alex Op: Claude Code Workflows and Deterministic Orchestration |
| 결정론적 오케스트레이션 | 워크플로의 실행 경로가 스크립트의 제어 흐름(루프, 분기)으로 결정되므로, 같은 입력이 같은 경로를 낳습니다. | Alex Op: Claude Code Workflows and Deterministic Orchestration |
| 컨텍스트 윈도 | 에이전트가 한 번에 볼 수 있는 텍스트의 최대량으로, 보통 수십만에서 백만 토큰이며 그 너머는 잘라내거나 잊어버립니다. | ClaudeWorld: What Is a Workflow? Multi-Agent Orchestration Explained |
| 컨텍스트 폭발 | 각 단계의 결과가 계속 컨텍스트에 쌓여 한도를 초과하거나 성능을 저하시킬 때까지 끝없이 커지는 현상입니다. | Ranjan Kumar: Building Agents That Remember |
| 초기화 컨텍스트 | 각 단계에서 컨텍스트를 비우고 현재 단계가 필요로 하는 것만 넘겨, 컨텍스트 폭발을 피합니다. | Ranjan Kumar: Building Agents That Remember |
| 누적 컨텍스트 | 각 단계의 결과를 컨텍스트에 더해 뒤 단계가 모든 이력을 보게 하는 방식으로, 최종 요약 단계에 적합합니다. | Ranjan Kumar: Building Agents That Remember |
| 외부 저장소 | 워크플로 상태를 메모리 변수가 아니라 데이터베이스, Redis, 파일 시스템에 영속화합니다. | Appamass: State Management Patterns for Reliable AI Agent Workflows |
| 단계 체크포인트 | 워크플로의 각 주요 단계가 완료된 후 체크포인트를 저장하고, 작은 조작마다 저장하지 않습니다. | MachineLearningMastery: 5 Architectural Patterns for Persistent Memory and State in AI Agents |
| 복구 로직 | 워크플로가 체크포인트에서 재개된 후, 이미 완료된 단계를 건너뛰고 중단 지점부터 계속합니다. | MachineLearningMastery: 5 Architectural Patterns for Persistent Memory and State in AI Agents |
| 사람의 승인 | 워크플로가 핵심 결정 지점에서 일시 중지하고 계속하기 전에 사람의 확인을 기다리는 것으로, 프로덕션 배포나 데이터 삭제 전에 흔합니다. | Appamass: State Management Patterns for Reliable AI Agent Workflows |
| 배치 | 큰 작업 집합을 작은 그룹으로 나누어 한 번에 하나씩 처리하고, 각 그룹 내부는 병렬로 실행해 동시성과 리소스 사용을 제어합니다. | Augment Code: How Async AI Agent Workflows Survive Failure |
| 레이트 리밋 | API가 단위 시간당 요청 수에 두는 상한으로, 초과하면 429 에러를 반환하고 기다리거나 요청 속도를 늦춰야 합니다. | Augment Code: How Async AI Agent Workflows Survive Failure |
| 리소스 경합 | 여러 병렬 작업이 제한된 리소스(데이터베이스 연결, 파일 핸들)에 동시에 접근해 일부가 실패하거나 타임아웃되는 현상입니다. | Augment Code: How Async AI Agent Workflows Survive Failure |
| 연쇄 장애 | 한 서비스의 장애가 그것에 의존하는 서비스를 연쇄적으로 실패시켜, 장애가 퍼져 나가는 현상입니다. | Vasanthan: Handling Failures in Agent-Based Workflows |
| 빠른 실패 | 명백히 복구할 수 없는 에러(영구적 에러, 열린 서킷 브레이커)에서 재시도하지 않고 즉시 실패해 리소스를 절약합니다. | Agents Arcade: Error Handling in Agentic Systems |
| 우아한 성능 저하 | 치명적이지 않은 단계가 실패했을 때, 워크플로 전체를 실패시키지 않고 건너뛰고 계속합니다. | Augment Code: How Async AI Agent Workflows Survive Failure |
| 의존 관계 그래프 | 노드가 단계이고 화살표가 의존 관계인 그래프로, 단계 사이의 의존 관계와 실행 순서를 명확히 보여 줍니다. | ACONIC 논문: Systematic LLM Task Decomposition |
| DAG | 의존 관계 그래프의 정식 버전으로, 노드는 단계이고 방향성 간선은 의존 관계이며 '비순환'이 교착 상태 없음을 보장합니다. | ACONIC 논문: Systematic LLM Task Decomposition |
| 리프 | 의존 관계 그래프에서 다른 것에 의존하지 않는 노드로, 처음에 실행될 수 있습니다. | Kinde: Multi-Agent Workflows for Complex Refactoring |
| 위상 정렬 | 의존 관계에서 단계의 실행 순서를 결정해, 각 단계가 의존하는 것이 모두 끝난 후에만 실행되도록 보장합니다. | ACONIC 논문: Systematic LLM Task Decomposition |
| 코드 리팩터링 파이프라인 | 코드를 분석하고, 리팩터링 계획을 생성하고, 의존 순서대로 리팩터링하고, 테스트로 검증하는 완전한 파이프라인입니다. | Kinde: Multi-Agent Workflows for Complex Refactoring |
| 문서 생성 파이프라인 | 코드에서 API를 추출하고, 예시를 생성하고, 문서를 렌더링하고, 게시하는 자동화 흐름입니다. | ClaudFlow: 7 Patterns for Claude Code Workflow Automation |
| 테스트 자동화 흐름 | 환경을 준비하고, 병렬로 테스트를 실행하고, 결과를 수집하고, 리포트를 생성하는 엔드투엔드 테스트 워크플로입니다. | ClaudFlow: 7 Patterns for Claude Code Workflow Automation |
| 작업 분해 | 모호하고 지나치게 큰 작업을 작고 명확한 단계로 쪼개는 것으로, 각각 정의된 입력과 출력을 갖습니다. | ApX Machine Learning: Task Decomposition Strategies for LLM Agents |
| 워크플로 디버깅 | 로그, 상태 검사, 단계별 추적을 통해 워크플로의 문제 위치를 찾습니다. | ClaudFlow: 7 Patterns for Claude Code Workflow Automation |
| half-open | 타임아웃 후 서킷 브레이커가 시험 삼아 몇 건의 요청을 통과시키는 상태로, 성공하면 닫히고 그렇지 않으면 열린 채로 있습니다. | Vasanthan: Handling Failures in Agent-Based Workflows |