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title: 효과적인 에이전트 제작
description: 복잡한 문제를 효과적으로 해결하기 위해 협업하는 강력하고 전문화된 AI 에이전트를 설계하는 모범 사례를 배워보세요.
icon: robot
mode: "wide"
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## 에이전트 설계의 예술과 과학

CrewAI의 핵심에는 에이전트가 있습니다. 에이전트는 협업 프레임워크 내에서 특정 역할을 수행하도록 설계된 전문화된 AI 엔터티입니다. 기본적인 에이전트를 만드는 것은 간단하지만, 진정으로 효과적이고 탁월한 결과를 만들어내는 에이전트를 설계하려면 주요 설계 원칙과 모범 사례를 이해해야 합니다.

이 가이드는 여러분이 에이전트 설계의 예술을 마스터할 수 있도록 도와줍니다. 이를 통해 효과적으로 협업하고, 비판적으로 사고하며, 특정 요구에 맞춤화된 고품질 결과물을 만들어내는 전문화된 AI 페르소나를 설계할 수 있게 됩니다.

### 에이전트 설계가 중요한 이유

에이전트를 정의하는 방식은 다음에 중대한 영향을 미칩니다:

1. **출력 품질**: 잘 설계된 에이전트는 더 관련성 높고, 품질이 뛰어난 결과를 생성합니다
2. **협업 효율성**: 상호 보완적인 역량을 가진 에이전트들이 함께 더 효율적으로 작업합니다
3. **작업 성과**: 명확한 역할과 목표를 가진 에이전트가 작업을 더 효과적으로 수행합니다
4. **시스템 확장성**: 신중하게 설계된 에이전트는 여러 crew와 다양한 컨텍스트에서 재사용될 수 있습니다

이러한 측면에서 뛰어난 에이전트를 만들기 위한 모범 사례를 함께 살펴보겠습니다.

## 80/20 법칙: 에이전트보다 작업에 집중하세요

효과적인 AI 시스템을 구축할 때 이 중요한 원칙을 기억하세요: **노력의 80%는 작업 설계에, 20%만 에이전트 정의에 투자해야 합니다**.

왜일까요? 아무리 완벽하게 정의된 에이전트라도 잘못된 작업 설계에서는 실패하지만, 잘 설계된 작업은 단순한 에이전트까지도 뛰어나게 만들 수 있기 때문입니다. 즉,

- 대부분의 시간을 명확한 작업 지침 작성에 할애하세요
- 상세한 입력과 예상 결과를 정의하세요
- 실행을 안내할 예시와 컨텍스트를 추가하세요
- 남은 시간에는 에이전트 역할, 목표, 배경에 집중하세요

이는 에이전트 설계가 중요하지 않다는 의미가 아닙니다. 분명히 중요합니다. 하지만 실행 실패의 대부분은 작업 설계에서 발생하므로, 그에 따라 우선순위를 두어야 합니다.

## 효과적인 에이전트 설계의 핵심 원칙

### 1. 역할-목표-배경 이야기 프레임워크

CrewAI에서 가장 강력한 에이전트는 세 가지 핵심 요소의 탄탄한 기반 위에 구축됩니다:

#### 역할: 에이전트의 전문화된 기능

역할은 에이전트가 수행하는 일과 전문 분야를 정의합니다. 역할을 설계할 때는 다음을 준수하세요:

- **구체적이고 전문적으로 작성하세요**: "작가" 대신 "기술 문서 전문가"나 "창의적 스토리텔러"처럼 명확하게 표현하세요.
- **현실 세계의 직업과 일치시키세요**: 역할을 잘 알려진 직업 유형에 기반하세요.
- **도메인 전문성을 포함하세요**: 에이전트의 지식 분야를 명확히 하세요 (예: "시장 동향에 특화된 금융 분석가").

**효과적인 역할 예시:**
```yaml
role: "Senior UX Researcher specializing in user interview analysis"
role: "Full-Stack Software Architect with expertise in distributed systems"
role: "Corporate Communications Director specializing in crisis management"
```

#### 목표: 에이전트의 목적과 동기

목표는 에이전트의 노력을 이끌고 의사 결정 과정을 형성합니다. 효과적인 목표는 다음과 같아야 합니다:

- **명확하고 결과 중심적이어야 함**: 에이전트가 달성하려는 것이 무엇인지 정의합니다.
- **품질 기준을 강조해야 함**: 작업의 품질에 대한 기대치를 포함합니다.
- **성공 기준을 통합해야 함**: "좋음"이 무엇인지 에이전트가 이해할 수 있도록 도와줍니다.

**효과적인 목표의 예시:**
```yaml
goal: "Uncover actionable user insights by analyzing interview data and identifying recurring patterns, unmet needs, and improvement opportunities"
goal: "Design robust, scalable system architectures that balance performance, maintainability, and cost-effectiveness"
goal: "Craft clear, empathetic crisis communications that address stakeholder concerns while protecting organizational reputation"
```

#### 배경 이야기: 에이전트의 경험과 관점

배경 이야기는 에이전트에게 깊이를 부여하며, 문제를 해결하고 타인과 상호작용하는 방식에 영향을 미칩니다. 좋은 배경 이야기는 다음과 같습니다:

- **전문성과 경험을 확립**: 에이전트가 어떻게 자신의 기술을 습득했는지 설명합니다.
- **업무 스타일 및 가치를 정의**: 에이전트가 일에 어떻게 접근하는지 설명합니다.
- **통합된 페르소나 생성**: 배경 이야기의 모든 요소가 역할과 목표에 부합하는지 확인합니다.

**효과적인 배경 이야기 예시:**
```yaml
backstory: "You have spent 15 years conducting and analyzing user research for top tech companies. You have a talent for reading between the lines and identifying patterns that others miss. You believe that good UX is invisible and that the best insights come from listening to what users don't say as much as what they do say."

backstory: "With 20+ years of experience building distributed systems at scale, you've developed a pragmatic approach to software architecture. You've seen both successful and failed systems and have learned valuable lessons from each. You balance theoretical best practices with practical constraints and always consider the maintenance and operational aspects of your designs."

backstory: "As a seasoned communications professional who has guided multiple organizations through high-profile crises, you understand the importance of transparency, speed, and empathy in crisis response. You have a methodical approach to crafting messages that address concerns while maintaining organizational credibility."
```

### 2. 전문가가 일반가보다 우수함

에이전트는 일반적인 역할보다 전문화된 역할을 부여할 때 훨씬 더 우수한 성능을 보입니다. 고도로 집중된 에이전트는 더 정확하고 관련성 높은 결과물을 제공합니다:

**일반적 (효과 적음):**
```yaml
role: "Writer"
```

**전문화 (효과 좋음):**
```yaml
role: "Technical Blog Writer specializing in explaining complex AI concepts to non-technical audiences"
```

**전문가의 이점:**
- 기대되는 출력물에 대한 더 명확한 이해
- 더 일관된 성과
- 특정 작업과의 더 나은 정렬
- 도메인별 판단능력 향상

### 3. 전문화와 다재다능성의 균형

효과적인 에이전트는 전문성(한 가지를 매우 잘하는 것)과 다재다능성(다양한 상황에 적응할 수 있는 것) 사이에서 적절한 균형을 이룹니다:

- **역할에 전문화하고, 적용에는 다재다능하게**: 여러 맥락에서 적용할 수 있는 전문 기술을 가진 에이전트를 만드세요
- **지나치게 좁은 정의는 피하기**: 에이전트가 자신이 전문으로 하는 영역 내에서 다양한 변형을 처리할 수 있도록 하세요
- **협업 맥락을 고려하기**: 함께 일하게 될 다른 에이전트들과 전문 분야가 상호 보완될 수 있도록 에이전트를 설계하세요

### 4. 적절한 전문성 수준 설정

에이전트에게 할당하는 전문성 수준은 작업 접근 방식에 영향을 미칩니다:

- **초급 에이전트**: 단순한 작업, 브레인스토밍, 초기 초안에 적합
- **중급 에이전트**: 대부분의 표준 작업에서 신뢰성 있는 실행에 적합
- **전문가 에이전트**: 깊이와 세밀함이 요구되는 복잡하고 전문적인 작업에 최적
- **월드 클래스 에이전트**: 예외적인 품질이 필요한 중요한 작업에 할당

작업의 복잡성과 품질 요구 사항에 따라 적합한 전문성 수준을 선택하세요. 대부분의 협업 crew에서는 다양한 전문성 수준이 어우러지는 것이 가장 효과적이며, 핵심 전문 기능에는 더 높은 전문성을 배정하는 것이 좋습니다.

## 실제 예시: 적용 전과 적용 후

이러한 모범 사례를 적용하기 전과 후의 agent 정의 예시를 살펴보겠습니다:

### 예시 1: 콘텐츠 제작 에이전트

**이전:**
```yaml
role: "Writer"
goal: "Write good content"
backstory: "You are a writer who creates content for websites."
```

**이후:**
```yaml
role: "B2B Technology Content Strategist"
goal: "Create compelling, technically accurate content that explains complex topics in accessible language while driving reader engagement and supporting business objectives"
backstory: "You have spent a decade creating content for leading technology companies, specializing in translating technical concepts for business audiences. You excel at research, interviewing subject matter experts, and structuring information for maximum clarity and impact. You believe that the best B2B content educates first and sells second, building trust through genuine expertise rather than marketing hype."
```

### 예시 2: 리서치 에이전트

**변경 전:**
```yaml
role: "Researcher"
goal: "Find information"
backstory: "You are good at finding information online."
```

**변경 후:**
```yaml
role: "Academic Research Specialist in Emerging Technologies"
goal: "Discover and synthesize cutting-edge research, identifying key trends, methodologies, and findings while evaluating the quality and reliability of sources"
backstory: "With a background in both computer science and library science, you've mastered the art of digital research. You've worked with research teams at prestigious universities and know how to navigate academic databases, evaluate research quality, and synthesize findings across disciplines. You're methodical in your approach, always cross-referencing information and tracing claims to primary sources before drawing conclusions."
```

## 에이전트를 위한 효과적인 작업 설계하기

에이전트 설계도 중요하지만, 작업 설계는 성공적인 실행을 위해 매우 중요합니다. 에이전트가 성공할 수 있도록 작업을 설계할 때 참고할 수 있는 모범 사례는 다음과 같습니다:

### 효과적인 작업의 구조

잘 설계된 작업은 서로 다른 목적을 가진 두 가지 주요 구성 요소를 가지고 있습니다:

#### 작업 설명: 프로세스
설명은 무엇을 어떻게 해야 하는지에 초점을 맞춰야 하며, 아래를 포함해야 합니다:
- 실행을 위한 상세 지침
- 맥락 및 배경 정보
- 범위 및 제약 조건
- 따라야 할 프로세스 단계

#### 예상 산출물: 결과물
예상 산출물은 최종 결과가 어떻게 보여야 하는지 정의해야 합니다:
- 형식 명세(마크다운, JSON 등)
- 구조 요구사항
- 품질 기준
- 좋은 결과물의 예시(가능할 경우)

### 작업 설계 모범 사례

#### 1. 단일 목적, 단일 산출물
작업은 하나의 명확한 목표에 집중할 때 가장 좋은 성과를 냅니다:

**나쁜 예시(너무 광범위함):**
```yaml
task_description: "Research market trends, analyze the data, and create a visualization."
```

**좋은 예시(집중됨):**
```yaml
# Task 1
research_task:
  description: "Research the top 5 market trends in the AI industry for 2024."
  expected_output: "A markdown list of the 5 trends with supporting evidence."

# Task 2
analysis_task:
  description: "Analyze the identified trends to determine potential business impacts."
  expected_output: "A structured analysis with impact ratings (High/Medium/Low)."

# Task 3
visualization_task:
  description: "Create a visual representation of the analyzed trends."
  expected_output: "A description of a chart showing trends and their impact ratings."
```

#### 2. 입력 및 출력 명시

항상 작업에 사용할 입력값과 출력이 어떻게 보여야 하는지 명확하게 지정하세요:

**예시:**
```yaml
analysis_task:
  description: >
    Analyze the customer feedback data from the CSV file.
    Focus on identifying recurring themes related to product usability.
    Consider sentiment and frequency when determining importance.
  expected_output: >
    A markdown report with the following sections:
    1. Executive summary (3-5 bullet points)
    2. Top 3 usability issues with supporting data
    3. Recommendations for improvement
```

#### 3. 목적 및 맥락 포함
작업이 왜 중요한지, 더 큰 워크플로우에서 어떻게 맞물리는지 설명하세요:

**예시:**
```yaml
competitor_analysis_task:
  description: >
    Analyze our three main competitors' pricing strategies.
    This analysis will inform our upcoming pricing model revision.
    Focus on identifying patterns in how they price premium features
    and how they structure their tiered offerings.
```

#### 4. 구조화된 출력 도구 사용하기
기계가 읽을 수 있는 출력을 위해서, 포맷을 명확히 지정하세요:

**예시:**
```yaml
data_extraction_task:
  description: "Extract key metrics from the quarterly report."
  expected_output: "JSON object with the following keys: revenue, growth_rate, customer_acquisition_cost, and retention_rate."
```

## 피해야 할 일반적인 실수

실제 구현에서 얻은 교훈을 바탕으로, 에이전트 및 태스크 설계에서 가장 흔한 실수는 다음과 같습니다:

### 1. 불명확한 작업 지시

**문제:** 작업에 충분한 세부 정보가 없어 에이전트가 효과적으로 실행하기 어렵습니다.

**잘못 설계된 예시:**
```yaml
research_task:
  description: "Research AI trends."
  expected_output: "A report on AI trends."
```

**개선된 버전:**
```yaml
research_task:
  description: >
    Research the top emerging AI trends for 2024 with a focus on:
    1. Enterprise adoption patterns
    2. Technical breakthroughs in the past 6 months
    3. Regulatory developments affecting implementation

    For each trend, identify key companies, technologies, and potential business impacts.
  expected_output: >
    A comprehensive markdown report with:
    - Executive summary (5 bullet points)
    - 5-7 major trends with supporting evidence
    - For each trend: definition, examples, and business implications
    - References to authoritative sources
```

### 2. 너무 많은 작업을 시도하는 "God Tasks"

**문제:** 여러 복잡한 작업을 하나의 지시 세트로 결합하는 태스크.

**잘못된 설계 예시:**
```yaml
comprehensive_task:
  description: "Research market trends, analyze competitor strategies, create a marketing plan, and design a launch timeline."
```

**개선된 버전:**
이 작업을 순차적이고 집중된 태스크로 분리하세요:
```yaml
# Task 1: Research
market_research_task:
  description: "Research current market trends in the SaaS project management space."
  expected_output: "A markdown summary of key market trends."

# Task 2: Competitive Analysis
competitor_analysis_task:
  description: "Analyze strategies of the top 3 competitors based on the market research."
  expected_output: "A comparison table of competitor strategies."
  context: [market_research_task]

# Continue with additional focused tasks...
```

### 3. 설명과 기대 출력 불일치

**문제:** 작업 설명에서 요구하는 내용과 기대 출력이 서로 다릅니다.

**설계가 미흡한 예시:**
```yaml
analysis_task:
  description: "Analyze customer feedback to find areas of improvement."
  expected_output: "A marketing plan for the next quarter."
```

**개선된 버전:**
```yaml
analysis_task:
  description: "Analyze customer feedback to identify the top 3 areas for product improvement."
  expected_output: "A report listing the 3 priority improvement areas with supporting customer quotes and data points."
```

### 4. 당신이 직접 프로세스를 이해하지 못함

**문제:** 당신이 완전히 이해하지 못하는 작업을 에이전트에게 수행하도록 요청함.

**해결책:**
1. 먼저 직접 작업을 수동으로 수행해보세요
2. 프로세스, 의사결정 지점, 정보 출처를 문서화하세요
3. 이 문서를 작업 설명의 기초로 사용하세요

### 5. 계층 구조의 조기 사용

**문제:** 순차적인 프로세스만으로도 충분한 경우에 불필요하게 복잡한 에이전트 계층 구조를 만드는 것.

**해결 방법:** 우선 순차적 프로세스부터 시작하고, 워크플로우의 복잡성이 정말로 필요할 때만 계층적 모델로 전환하세요.

### 6. 모호하거나 일반적인 에이전트 정의

**문제:** 일반적인 에이전트 정의는 일반적인 결과로 이어집니다.

**잘못된 설계 예시:**
```yaml
agent:
  role: "Business Analyst"
  goal: "Analyze business data"
  backstory: "You are good at business analysis."
```

**개선된 버전:**
```yaml
agent:
  role: "SaaS Metrics Specialist focusing on growth-stage startups"
  goal: "Identify actionable insights from business data that can directly impact customer retention and revenue growth"
  backstory: "With 10+ years analyzing SaaS business models, you've developed a keen eye for the metrics that truly matter for sustainable growth. You've helped numerous companies identify the leverage points that turned around their business trajectory. You believe in connecting data to specific, actionable recommendations rather than general observations."
```

## 고급 에이전트 설계 전략

### 협업을 위한 설계

여러 agent가 crew 내에서 함께 작업할 때 다음 사항을 고려하십시오:

- **상호 보완적인 스킬**: 각기 다르지만 상호 보완되는 능력을 가진 agent를 설계하세요.
- **업무 인계 시점**: agent 간에 작업이 어떻게 전달될지 명확한 인터페이스를 정의하세요.
- **건설적인 긴장감**: 때때로 약간씩 다른 관점을 가진 agent를 만들면 생산적인 대화를 통해 더 나은 결과를 이끌어낼 수 있습니다.

예를 들어, 콘텐츠 제작 crew는 다음과 같이 구성될 수 있습니다:

```yaml
# Research Agent
role: "Research Specialist for technical topics"
goal: "Gather comprehensive, accurate information from authoritative sources"
backstory: "You are a meticulous researcher with a background in library science..."

# Writer Agent
role: "Technical Content Writer"
goal: "Transform research into engaging, clear content that educates and informs"
backstory: "You are an experienced writer who excels at explaining complex concepts..."

# Editor Agent
role: "Content Quality Editor"
goal: "Ensure content is accurate, well-structured, and polished while maintaining consistency"
backstory: "With years of experience in publishing, you have a keen eye for detail..."
```

### 전문화된 도구 사용자 생성

일부 agent는 특정 도구를 효과적으로 활용하도록 특별히 설계될 수 있습니다:

```yaml
role: "Data Analysis Specialist"
goal: "Derive meaningful insights from complex datasets through statistical analysis"
backstory: "With a background in data science, you excel at working with structured and unstructured data..."
tools: [PythonREPLTool, DataVisualizationTool, CSVAnalysisTool]
```

### LLM 기능에 맞춘 에이전트 맞춤화

다양한 LLM은 서로 다른 강점을 가지고 있습니다. 이러한 기능을 염두에 두고 에이전트를 설계하세요:

```yaml
# For complex reasoning tasks
analyst:
  role: "Data Insights Analyst"
  goal: "..."
  backstory: "..."
  llm: openai/gpt-4o

# For creative content
writer:
  role: "Creative Content Writer"
  goal: "..."
  backstory: "..."
  llm: anthropic/claude-3-opus
```

## 에이전트 설계 테스트 및 반복

에이전트 설계는 종종 반복적인 과정입니다. 다음은 실용적인 접근 방식입니다:

1. **프로토타입으로 시작하기**: 초기 에이전트 정의 생성
2. **샘플 작업으로 테스트하기**: 대표적인 작업에서 성능 평가
3. **출력물 분석**: 강점과 약점 파악
4. **정의 수정**: 관찰에 따라 역할, 목표, 백스토리 조정
5. **협업 테스트**: 에이전트가 crew 환경에서 어떻게 작동하는지 평가

## 결론

효과적인 agent를 만드는 것은 예술이자 과학입니다. 여러분의 특정 요구에 맞춘 역할, 목표, 그리고 backstory를 신중하게 정의하고, 잘 설계된 task와 결합함으로써 뛰어난 결과를 만들어내는 전문화된 AI 협업자를 만들 수 있습니다.

agent와 task의 설계는 반복적인 과정임을 기억하세요. 이러한 모범 사례로 시작하여 agent가 실제로 동작하는 모습을 관찰하고, 배운 점을 바탕으로 접근 방식을 개선하세요. 그리고 항상 80/20 법칙을 명심하세요. agent로부터 최고의 결과를 얻기 위해서는 명확하고 집중된 task를 만드는 데 대부분의 노력을 집중하는 것이 중요합니다.

<Check>
축하합니다! 이제 효과적인 agent 설계의 원칙과 실천법을 이해하셨습니다. 이 기술들을 적용하여 강력하고 전문화된 agent들이 복잡한 task를 매끄럽게 협력하여 완수할 수 있도록 만드세요.
</Check>

## 다음 단계

- 특정 사용 사례에 맞는 다양한 agent 구성을 실험해 보세요
- [첫 crew 만들기](/ko/guides/crews/first-crew)에 대해 배우며 agent들이 어떻게 함께 작동하는지 확인해 보세요
- 더 발전된 오케스트레이션을 위해 [CrewAI Flows](/ko/guides/flows/first-flow)를 탐색해 보세요