이 저장소는 지능형 AI 시스템 구축을 위한 필수적인 에이전트 설계 패턴 (agentic design patterns)에 관한 대화형 단일 파일 튜토리얼을 포함하고 있습니다.

포함된 index.html 파일은 현대 AI 개발에서 사용되는 다양한 패턴에 대한 독립적인 대화형 튜토리얼이자 참조 가이드입니다. 이 가이드는 단순한 시각적 표현, 상세한 설명, 그리고 실제 사례를 통해 복잡한 아키텍처 개념을 쉽게 이해할 수 있도록 설계되었습니다.

단일 파일 내에 개요 페이지, 패턴 관계 보기, 상세 패턴 항목, 그리고 사례 연구를 모두 통합하여 제공합니다.

브라우저에서 https://zeljkoavramovic.github.io/agentic-design-patterns/ 를 열어 로드하세요.

단순히 index.html 파일을 다운로드하여 모든 현대적인 웹 브라우저에서 열면 됩니다.

다음 다이어그램은 서로 다른 에이전트 패턴들이 어떻게 서로 연결되고 의존하는지를 보여줍니다. 이는 생태계에 대한 고수준의 관점을 제공합니다.

graph LR
subgraph "Core Patterns"
P1("Prompt Chaining")
...

튜토리얼은 카테고리별로 분류된 다음 29가지 패턴을 다룹니다:

• 프롬프트 체이닝 (Prompt Chaining)

• 라우팅 (Routing)

• 병렬화 (Parallelization)

• 도구 사용 (Tool Use)

• 코드 실행 후 실행 (Code-Then-Execute)

• 동적 스캐폴딩 (Dynamic Scaffolding)

• 성찰 (Reflection)

• 계획 (Planning)

• 추론 기술 (Reasoning Techniques)

• 병렬 융합 (Parallel Fusion)

• 우선순위 지정 (Prioritization)

• 탐색 및 발견 (Exploration & Discovery)

• 멀티 에이전트 협업 (Multi-Agent Collaboration)

• 목표 설정 및 모니터링 (Goal Setting & Monitoring)

• 에이전트 간 통신 (Inter-Agent Communication)

• 인지 (Awareness)

• 리소스 인지 최적화 (Resource-Aware Optimization)

• 메모리 관리 (Memory Management)

• 학습 및 적응 (Learning and Adaptation)

• 모델 컨텍스트 프로토콜 (Model Context Protocol (MCP))

• 지식 검색 (Knowledge Retrieval (RAG))

• 평가 및 모니터링 (Evaluation & Monitoring)

• 세션 격리 (Session Isolation)

• 스톱 훅 (The Stop Hook)

• 예외 처리 및 복구 (Exception Handling & Recovery)

• 인간 참여형 (Human-in-the-Loop)

• Ralph Wiggum 루프 (The Ralph Wiggum Loop)

• 가드레일 및 안전 (Guardrails & Safety)

• 스펙 우선 에이전트 (Spec-First Agent)

MIT - 자유롭게 사용하고, 공개적으로 개선하며, 친절하게 출처를 밝혀주세요.

이 프로젝트가 도움이 되었다면, 후원을 환영합니다:

실제로 작동하는 CLAUDE.md

• 도구와 프로젝트 전반에 걸쳐 AI 코딩 세션을 규율합니다: 핵심 코딩 원칙 (코딩 전 사고, 단순성 우선, 정밀한 변경, 목표 지향적 실행), 협업 작업 모델 (명확한 경계가 있는 인간/AI 파트너십), 우선순위, 운영 모드 (기본, 모호성, 정리), 표현 관례 (Must / Should / May), 공유 어휘 / 해석 계층, 기존 코드에 대한 범위 제어, 규칙 인용 및 승인 게이트를 통한 강제 중단, 수동 폴백(fallback)을 포함한 작업 유형별 검증, 깨진 베이스라인 처리, 구조화된 작업 후 보고, 문서화 규칙, 그리고 완전한 다차원적 불가지론 (multi-dimensional agnosticism). 각 기능은 언어, 프레임워크, 도구, 운영 체제 및 프로젝트 유형에 관계없이 AI 코딩을 더욱 규율 있고, 안전하며, 예측 가능하게 유지하도록 설계되었습니다.

이 패턴과 다이어그램은 에이전트형 AI (agentic AI) 시스템에 대한 광범위한 연구를 통해 추출되었습니다. 자세한 내용은 다음 링크를 방문하세요:

• https://github.com/promptadvisers/agentic-design-patterns-docs
• https://www.amazon.com/Agentic-Design-Patterns-Hands-Intelligent/dp/3032014018
• https://www.researchgate.net/publication/238675575_Brahms_A_multi-agent_modelling_environment_for_simulating_work_processes_and_practices
• https://agentic-patterns.com
• https://ghuntley.com/ralph/
• https://x.com/bcherny/status/2007179832300581177
• https://github.com/guardrails-ai/guardrails
• https://medium.com/@dtunai/mastering-git-worktrees-with-claude-code-for-parallel-development-workflow-41dc91e645fe
• https://www.youtube.com/watch?v=-WBHNFAB0OE&t=685s
• https://arxiv.org/abs/2406.00832
• https://arxiv.org/pdf/2203.11171v4.pdf
• https://arxiv.org/pdf/2410.09342.pdf

Brahms 연구를 지목해 준 Lazarus 포럼의 Thaddy 사용자에게 특별한 감사를 표합니다.