AI 엔지니어를 위한 10가지 필수 Agentic AI 인터뷰 질문

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# 소개

Agentic AI는 산업 전반에 걸쳐 큰 인기를 얻고 관련성이 높아지고 있습니다. 그러나 이는 복잡한 목표를 세분화하고, 사용할 도구를 결정하고, 다단계 계획을 실행하고, 상황이 잘못될 때 적응하는 에이전트 AI 시스템과 같이 지능형 시스템을 구축하는 방식의 근본적인 변화를 나타냅니다.

이러한 에이전트 AI 시스템을 구축할 때 엔지니어는 의사 결정 아키텍처를 설계하고, 유연성을 저하시키지 않으면서 오류를 방지하는 안전 제약 조건을 구현하며, 에이전트가 실수에서 복구하는 데 도움이 되는 피드백 메커니즘을 구축합니다. 필요한 기술적 깊이는 기존 AI 개발과 크게 다릅니다.

Agentic AI는 아직 새로운 기술이므로 실제 경험이 훨씬 더 중요합니다. 실용적인 에이전트 AI 시스템을 구축하고 장단점을 논의하고, 발생한 실패 모드를 설명하고, 실제 추론을 통해 설계 선택을 정당화할 수 있는 후보자를 찾으십시오.

이 글을 활용하는 방법: 이 컬렉션은 응시자가 에이전트 시스템을 진정으로 이해하고 있는지 아니면 전문 용어만 알고 있는지 테스트하는 질문에 중점을 둡니다. 도구 통합, 계획 전략, 오류 처리, 안전 설계 등에 대한 질문을 찾을 수 있습니다.

# 중요한 에이전트 AI 프로젝트 구축

프로젝트에 있어서는 항상 품질이 수량보다 중요합니다. 설익은 챗봇 10개를 만들지 마세요. 실제 문제를 실제로 해결하는 하나의 에이전트 AI 시스템을 구축하는 데 집중하세요.

그렇다면 프로젝트를 “에이전트”로 만드는 것은 무엇입니까? 귀하의 프로젝트는 AI가 어느 정도 자율적으로 행동할 수 있음을 보여주어야 합니다. 생각하세요: 여러 단계를 계획하고, 도구를 사용하고, 결정을 내리고, 실패에서 복구합니다. 다음 사항에 대한 이해를 보여주는 프로젝트를 구축해 보세요.

• 개인 연구 보조원 — 질문을 받고, 여러 출처를 검색하고, 결과를 종합하고, 명확한 질문을 합니다.
• 코드 검토 에이전트 — 풀 요청 분석, 테스트 실행, 개선 제안, 추론 설명
• 데이터 파이프라인 빌더 — 요구 사항 이해, 스키마 설계, 코드 생성, 결과 검증
• 회의 준비 담당자 — 참석자에 대한 상황 정보 수집, 관련 문서 가져오기, 의제 작성, 요점 제안

강조할 점:

• 에이전트가 복잡한 작업을 분류하는 방법
• 사용하는 도구와 이유
• 오류와 모호성을 처리하는 방법
• 자율성을 부여한 경우와 제약 조건을 부여한 경우
• 실제 문제가 해결되었습니다(단지 귀하만을 위한 경우라도)

사려 깊은 디자인 선택이 포함된 하나의 탄탄한 프로젝트는 여러분이 따라온 튜토리얼 포트폴리오보다 더 많은 것을 가르치고 더 깊은 인상을 남길 것입니다.

# 핵심 에이전트 개념

// 1. AI 에이전트를 정의하는 것은 무엇이며 표준 LLM 지원서와 어떻게 다릅니까?

집중할 내용: 자율성, 목표 지향적 행동, 다단계 추론에 대한 이해.

다음 줄에 따라 대답하십시오. “AI 에이전트는 환경을 인식하고 상호 작용할 수 있고 결정을 내리고 특정 목표를 달성하기 위해 조치를 취할 수 있는 자율 시스템입니다. 단일 프롬프트에 응답하는 표준 LLM 애플리케이션과 달리 에이전트는 상호 작용 전반에 걸쳐 상태를 유지하고 다단계 워크플로를 계획하며 피드백을 기반으로 접근 방식을 수정할 수 있습니다. 주요 구성 요소에는 목표 사양, 환경 인식, 의사 결정, 작업 실행 및 결과 학습이 포함됩니다.”

🚫 피해야 할 사항: 단순한 도구 호출로 에이전트를 혼란스럽게 하고, 자율적인 측면을 이해하지 못하고, 목표 지향적인 성격을 놓치게 합니다.

당신은 또한 참조 할 수 있습니다 Agentic AI란 무엇이며 어떻게 작동하나요? 그리고 생성적 AI vs 에이전트적 AI vs AI 에이전트.

// 2. AI 에이전트 구축을 위한 주요 아키텍처 패턴 설명

집중할 내용: ReAct, 계획 기반 및 다중 에이전트 아키텍처에 대한 지식.

다음 라인에 따라 답변하십시오. “ReAct(추론 + 행동)는 추론 단계와 작업 실행을 번갈아 가며 관찰 가능한 결정을 내립니다. 계획 기반 에이전트는 완전한 작업 시퀀스를 미리 만든 다음 실행합니다. 복잡하고 예측 가능한 작업에 더 좋습니다. 다중 에이전트 시스템은 전문 에이전트에 작업을 분배합니다. 하이브리드 접근 방식은 작업 복잡성을 기반으로 패턴을 결합합니다. 각 패턴은 유연성, 해석 가능성 및 실행 효율성 사이에서 절충됩니다.”

🚫 피해야 할 사항: 하나의 패턴만 알고, 언제 다른 접근 방식을 사용해야 하는지 이해하지 못하고, 장단점을 놓치는 것입니다.

에이전트 디자인 패턴에 대한 포괄적인 리소스를 찾고 있다면 다음을 확인하세요. Google의 에이전트 AI 시스템을 위한 디자인 패턴을 선택하세요. 그리고 Amazon Web Services의 Agentic AI 디자인 패턴 소개 및 연습.

// 3. 장기 실행 에이전트 워크플로에서 상태 관리를 어떻게 처리합니까?

집중할 내용: 지속성, 컨텍스트 관리 및 오류 복구에 대한 이해.

다음 줄에 따라 대답하십시오. “워크플로 진행 상황, 중간 결과 및 결정 기록에 대한 버전 관리를 통해 명시적 상태 저장소를 구현하십시오. 복구를 활성화하려면 중요한 워크플로 단계에서 체크포인트를 사용하십시오. 단기 컨텍스트(현재 작업)와 장기 메모리(학습된 패턴)를 모두 유지하십시오. 상태를 직렬화 및 복구 가능하게 설계하십시오. 손상을 감지하려면 상태 검증을 포함하십시오. 일관성이 보장되는 다중 에이전트 시스템의 분산 상태를 고려하십시오.”

🚫 피해야 할 사항: 오류 복구를 고려하지 않고 대화 기록에만 의존하여 명시적인 상태 관리의 필요성을 놓치는 것입니다.

# 도구 통합 및 오케스트레이션

// 4. AI 에이전트를 위한 강력한 도구 호출 시스템 설계

중점 사항: 오류 처리, 입력 유효성 검사 및 확장성 고려 사항.

다음 줄에 따라 답변하십시오. “엄격한 입력 유효성 검사 및 유형 검사를 통해 도구 스키마를 구현하십시오. 차단을 방지하려면 시간 제한이 있는 비동기 실행을 사용하십시오. 일시적인 오류에 대한 지수 백오프가 있는 재시도 논리를 포함하십시오. 디버깅을 위한 모든 도구 호출 및 응답을 기록하십시오. 외부 API에 대한 속도 제한 및 회로 차단기를 구현하십시오. 쉬운 테스트 및 모의를 허용하는 도구 추상화를 설계하십시오. API 변경 또는 오류를 포착하기 위한 도구 결과 유효성 검사를 포함하십시오.”

🚫 피해야 할 사항: 오류 사례를 고려하지 않음, 입력 유효성 검사 누락, 확장성 계획 없음.

보다 도구 호출은 AI 에이전트를 위한 단순한 배관이 아닙니다 — Roy Derks 에이전트 애플리케이션에서 도구 호출을 구현하는 방법을 이해합니다.

// 5. 도구 호출 실패 및 부분적인 결과를 어떻게 처리합니까?

집중할 내용: 우아한 성능 저하 전략 및 오류 복구 메커니즘.

다음 줄에 따라 답변하십시오. “계층형 폴백 전략을 구현하십시오. 다른 매개변수로 재시도하거나, 대체 도구를 사용하거나, 기능을 적절하게 저하시키십시오. 부분적인 결과의 경우 중간 상태에서 재개할 수 있는 연속 메커니즘을 설계하십시오. 중대한 오류에 대한 인간 개입형 에스컬레이션을 포함하십시오. 오류 패턴을 기록하여 신뢰성을 향상시키십시오. 연쇄 오류를 방지하려면 회로 차단기를 사용하십시오. 에이전트가 추론할 수 있는 구조화된 오류 정보를 반환하도록 도구 인터페이스를 설계하십시오.”

🚫 피해야 할 사항: 부분적인 결과를 계획하지 않는 단순한 재시도 전용 전략, 에스컬레이션 경로 누락.

애플리케이션을 구축하는 데 사용하는 프레임워크에 따라 특정 문서를 참조할 수 있습니다. 예를 들어, 도구 호출 오류를 처리하는 방법 LangGraph 프레임워크에 대한 이러한 오류 처리를 다룹니다.

// 6. 에이전트를 위한 도구 검색 및 선택 시스템을 구축하는 방법을 설명하세요.

집중할 내용: 동적 도구 관리 및 지능형 선택 전략.

다음 줄에 따라 답변하십시오. “의미론적 설명, 기능 메타데이터 및 사용 예가 포함된 도구 레지스트리를 만듭니다. 작업 요구 사항, 과거 성공률 및 현재 가용성을 기반으로 도구 순위를 구현합니다. 자연어 설명을 기반으로 한 도구 검색에 임베딩 유사성을 사용합니다. 선택 시 비용 및 대기 시간 고려 사항을 포함합니다. 동적 도구 로딩을 위한 플러그인 아키텍처를 설계합니다. 도구 버전 관리 및 이전 버전과의 호환성을 구현합니다.”

🚫 피해야 할 사항: 하드 코딩된 도구 목록, 선택 기준 없음, 동적 검색 기능 누락.

# 계획과 추론

// 7. AI 에이전트에 대한 다양한 계획 접근 방식 비교

집중할 내용: 계층적 계획, 대응 계획 및 하이브리드 접근 방식에 대한 이해.

다음 줄에 따라 대답하십시오. “계층적 계획은 복잡한 목표를 하위 목표로 나누어 더 나은 조직을 가능하게 하지만 좋은 분해 전략이 필요합니다. 반응적 계획은 즉각적인 조건에 대응하여 유연성을 제공하지만 잠재적으로 최적의 솔루션이 누락될 수 있습니다. 몬테카를로 트리 검색 행동 공간을 체계적으로 탐색하지만 좋은 평가 기능이 필요합니다. 하이브리드 접근 방식은 사후 실행과 함께 높은 수준의 계획을 사용합니다. 선택은 작업 예측 가능성, 시간 제약, 환경 복잡성에 따라 달라집니다.”

🚫 피해야 할 사항: 작업 특성을 고려하지 않고 하나의 접근 방식만 알고 계획 깊이와 실행 속도 간의 균형을 놓치는 것입니다.

// 8. 에이전트 시스템에서 효과적인 목표 분해를 어떻게 구현합니까?

집중할 내용: 복잡한 목표를 세분화하고 종속성을 처리하기 위한 전략.

다음 줄에 따라 답변하십시오. “각 하위 목표에 대한 명확한 성공 기준이 있는 재귀적 목표 분해를 사용하십시오. 실행 순서를 관리하기 위해 종속성 추적을 구현하십시오. 목표 우선순위 및 자원 할당을 포함하십시오. 목표를 구체적이고 측정 가능하며 시간 제한이 있도록 설계하십시오. 공통 목표 패턴에 템플릿을 사용하십시오. 경쟁 목표에 대한 충돌 해결을 포함하십시오. 상황이 변할 때 목표 수정 기능을 구현하십시오.”

🚫 피해야 할 사항: 구조가 없는 임시 분해, 종속성을 처리하지 않음, 컨텍스트 누락.

# 다중 에이전트 시스템

// 9. 공동 문제 해결을 위한 다중 에이전트 시스템 설계

집중할 내용: 통신 프로토콜, 조정 메커니즘 및 갈등 해결.

다음 줄에 따라 대답하십시오. “명확한 능력과 책임을 가진 전문 에이전트 역할을 정의하십시오. 구조화된 통신 형식으로 메시지 전달 프로토콜을 구현하십시오. 작업 경매 또는 합의 알고리즘과 같은 조정 메커니즘을 사용하십시오. 경쟁 목표 또는 자원에 대한 충돌 해결 프로세스를 포함하십시오. 협업 효율성을 추적하기 위한 모니터링 시스템을 설계하십시오. 로드 밸런싱 및 장애 조치 메커니즘을 구현하십시오. 정보 공유를 위한 공유 메모리 또는 칠판 시스템을 포함하십시오.”

🚫 피해야 할 사항: 불명확한 역할 정의, 조정 전략 없음, 갈등 해결 누락.

다중 에이전트 시스템 구축에 대해 자세히 알아보려면 DeepLearning.AI의 ​​CrewAI가 포함된 다중 AI 에이전트 시스템.

# 안전성과 신뢰성

// 10. 생산 에이전트 AI 시스템에 필수적인 안전 메커니즘은 무엇입니까?

집중할 내용: 봉쇄, 모니터링 및 인간 감독 요구 사항에 대한 이해.

다음 줄에 따라 답변하십시오. “에이전트 기능을 승인된 작업으로 제한하려면 작업 샌드박싱을 구현하십시오. 민감한 작업에 대해 명시적인 권한 부여가 필요한 권한 시스템을 사용하십시오. 비정상적인 행동 패턴에 대한 모니터링을 포함하십시오. 즉각적인 에이전트 종료를 위한 킬 스위치를 설계하십시오. 고위험 결정에 대해 인간 개입 승인을 구현하십시오. 감사 추적을 위해 작업 로깅을 사용하십시오. 되돌릴 수 있는 작업을 위한 롤백 메커니즘을 포함하십시오. 적대적 시나리오에 대한 정기적인 안전 테스트.”

🚫 피해야 할 사항: 봉쇄 전략 없음, 사람의 감독 누락, 적대적 시나리오 고려 없음.

자세히 알아보려면 다음을 읽어보세요. 안전과 보안을 갖춘 에이전트 AI 배포: 기술 리더를 위한 플레이북 맥킨지 보고서.

# 마무리

Agentic AI 엔지니어링에는 AI 전문 지식, 시스템 사고 및 안전 의식의 고유한 조합이 필요합니다. 이러한 질문은 생산 환경에서 안정적으로 작동하는 자율 시스템을 구축하는 데 필요한 실무 지식을 조사합니다.

최고의 에이전트 AI 엔지니어는 적절한 보호 장치, 명확한 관찰 가능성 및 우아한 오류 모드를 갖춘 시스템을 설계합니다. 이들은 단일 상호 작용을 넘어 전체 워크플로 조정 및 장기적인 시스템 동작까지 생각합니다.

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소녀 프리야 C 인도 출신의 개발자이자 기술 작가입니다. 그녀는 수학, 프로그래밍, 데이터 과학, 콘텐츠 제작의 교차점에서 일하는 것을 좋아합니다. 그녀의 관심 및 전문 분야에는 DevOps, 데이터 과학, 자연어 처리가 포함됩니다. 그녀는 읽기, 쓰기, 코딩, 커피를 즐깁니다! 현재 그녀는 튜토리얼, 방법 가이드, 의견 등을 작성하여 개발자 커뮤니티에서 자신의 지식을 학습하고 공유하는 데 힘쓰고 있습니다. Bala는 또한 매력적인 리소스 개요와 코딩 튜토리얼을 만듭니다.