실행 설계 Level 300 · 35분
Memory·Sandbox·Connected agents로 확장하기
지속되는 사용자 맥락, 격리된 코드 실행, 전문 에이전트 위임을 올바른 경계로 설계합니다.
1. Memory는 사용자별·에이전트별 지속 맥락
- 메모리가 켜지면 에이전트는 선호도·수정·관찰된 패턴을 기록하고 이후 대화에 적용해 더 개인화되고 일관된 답변을 제공합니다.
- 기억은 사용자별·에이전트별로 격리됩니다. 메이커는 포털에서 기억을 확인하거나 삭제할 수 있고, 사용자는 채팅에서 업데이트하거나 잊도록 요청할 수 있습니다.
- 메모리를 꺼도 저장된 기억이 자동 삭제되는 것은 아니며, 비활성 기억은 28일 후 삭제될 수 있으므로 보존과 사용자 통제를 함께 설계해야 합니다.
2. Agent Sandbox는 결정론적 실행 공간
- 추론만으로 계산·파싱·검증·파일 생성을 처리하지 말고, 필요하면 격리된 Linux/Python 작업 공간에서 코드를 실행합니다.
- pandas·numpy·matplotlib·plotly로 분석과 차트를 만들고, openpyxl·python-pptx·python-docx·pypdf로 파일을 처리할 수 있습니다. 생성된 임시 파일과 데이터셋은 작업 공간에 보관해 다중 턴 작업에 활용합니다.
- 외부 인터넷 접속은 허용하지 않고, 외부 활동은 Tools와 Knowledge를 통해 수행합니다. 이는 DLP 정책과 실행 경계를 지키기 위한 설계 원칙입니다.
3. Connected agents는 전문 범위에만 위임
- 주요 에이전트는 대화를 주도하고 언제 위임할지 결정합니다. 연결된 에이전트는 한 가지 전문 임무를 수행한 뒤 결과를 반환합니다.
- 업무가 명확하고 독립적인 전문 영역일 때 위임하면 유용하지만, 작은 작업까지 여러 에이전트로 쪼개는 것은 정확도나 유지보수성을 높이지 않을 수 있습니다.