Agentic Workflow 학습: 복합 작업을 다섯 장면으로 나누는 이유 | DAKER 커뮤니티
자동화가 길어질수록 어디에서 어긋났는지 찾기 어려워집니다. 특히 탐색, 실행, 검증이 한 흐름에 섞여 있으면 실패한 위치가 흐려지고, 다음 수정도 막연해지기 쉽습니다. 그래서 Agentic Workflow 학습은 에이전트 수를 늘리는 일보다 먼저, 작업을 장면과 역할로 나누는 데서 출발합니다.
이번 글은 DAKER의 복합 작업 처리 및 Agentic Workflow 설계 교재를 바탕으로, 전체 작업을 다섯 장면으로 쪼개 보는 학습의 핵심을 정리한 내용입니다. 오늘은 목표 장면부터 기록 장면까지, 흐름을 설계할 때 무엇을 먼저 채워야 하는지 살펴봅니다.
Agentic Workflow 학습이 다루는 것
Agentic Workflow 학습이란 복합 작업을 장면과 역할, 검증 기준으로 나눠 설계하는 과정입니다. DAKER 복합 작업 처리 및 Agentic Workflow 설계 교재는 탐색, 실행, 검증, 기록 장면을 나눠 자동화 흐름을 잡는 중급 학습에 맞습니다.
핵심은 에이전트 수가 아니라 역할의 경계입니다.
오늘은 목표 장면부터 기록 장면까지 다섯 칸만 채웁니다. DAKER 기준 5단계, 학습자 8명, 완료 0명, 평균 30%입니다.
왜 장면을 나눠야 하나요
복합 작업에서는 한 번의 요청 안에 여러 성격의 일이 함께 들어갑니다. 이때 장면별 입력, 출력, 멈춤 기준이 분리되어 있어야 다음 수정이 쉬워집니다. 반대로 이 경계가 없으면 도구를 많이 붙여도 흐름은 선명해지지 않습니다.
장면별 입력, 출력, 멈춤 기준이 있어야 다음 수정이 쉬워집니다.
즉, Agentic Workflow는 처음부터 여러 에이전트를 두는 방식이라기보다, 작업을 어디서 끊고 어떻게 검증할지 먼저 정리하는 설계에 가깝습니다.
다섯 장면은 어떻게 채우면 되나요
실습은 전체 작업을 목표, 탐색, 실행, 검증, 기록 장면으로 나누는 것에서 시작합니다. 각 장면마다 무엇이 들어오고 무엇이 남아야 하는지를 한 줄로 적으면 됩니다. 그리고 실패했을 때 어디서 멈출지를 먼저 정해 두는 것이 좋습니다.
- 목표, 탐색, 실행, 검증, 기록 장면을 따로 적습니다.
- 각 장면마다 필요한 입력과 남겨야 할 출력을 한 줄로 씁니다.
- 실패하면 어디서 멈출지 기준을 먼저 정합니다.
자주 막히는 지점은 어디인가요
처음 설계할 때는 도구 이름을 늘리는 쪽으로 생각이 기울기 쉽지만, 그것만으로는 흐름이 또렷해지지 않습니다. 특히 검증 장면이 빠지면 같은 실패가 반복되고, 기록 장면이 없으면 다음 실행에서 배운 점이 사라집니다.
검증 장면이 없으면 같은 실패가 반복되고, 기록 장면을 빼면 다음 실행에서 배운 점이 사라집니다.
다음 학습은 어디로 이어지나요
한 번의 요청 안에 탐색, 실행, 검증이 함께 들어갈 때 Agentic Workflow가 필요합니다. 처음부터 여러 에이전트를 둘 필요는 없습니다. 먼저 장면과 경계를 나누고, 반복되는 장면만 분리하면 됩니다. 역할을 나눈 뒤에는 각 장면의 평가 기준과 실패 기록을 붙여 가는 방식이 다음 학습으로 자연스럽게 이어집니다.
기준을 직접 확인하려면 복합 작업 처리 및 Agentic Workflow 설계 교재와 DAKER 학습 디렉터리를 함께 보면 됩니다.
참고 자료
https://daker.ai/public/learning/materials/complex-task-agentic-workflow-design
https://daker.ai/learning
지금 다루고 있는 자동화가 있다면, 그 작업은 다섯 장면으로 나눴을 때 어디에서 가장 자주 막히는 편인가요?