𝟳 𝗖𝗿𝗶𝘁𝗶𝗰𝗮𝗹 𝗠𝗶𝘀𝘁𝗮𝗸𝗲𝘀 𝗧𝗵𝗮𝘁 𝗕𝗿𝗲𝗮𝗸 𝗔𝗜 𝗔𝗴𝗲𝗻𝘁𝘀
테스트 환경에서 AI 에이전트는 잘 작동합니다. 빠르고 정확하죠. 하지만 이를 프로덕션 환경에 배포하면 상황이 달라집니다. 갑자기 사용자들로부터 타임아웃과 오류 보고가 들어오기 시작합니다.
회복 탄력성(resilient) 있는 AI 에이전트를 구축하려면 단순히 좋은 코드만으로는 부족합니다. 프로덕션 환경의 복잡하고 혼란스러운 현실에 대비해야 합니다.
AI 에이전트를 망가뜨리는 7가지 실수와 그 해결 방법을 소개합니다.
- 외부 API 장애 무시 개발자들은 흔히 API 호출이 항상 성공할 것이라고 가정합니다. 하지만 그렇지 않습니다. 네트워크 요청은 타임아웃이나 속도 제한(rate limits)으로 인해 실패할 수 있습니다.
- 모든 호출을
try-catch블록으로 감싸세요. - 모든 요청에 대해 구체적인 타임아웃 값을 설정하세요.
- 지수 백오프(exponential backoff)를 적용한 재시도 로직을 추가하세요.
- 장애가 발생하는 서비스에는 서킷 브레이커(circuit breakers)를 사용하세요.
- 장애를 이분법적으로 처리하기 많은 개발자가 시스템이 작동하거나 혹은 실패하는 두 가지 상태만 있다고 생각합니다. 하지만 실제로는 시스템의 일부는 실패하더라도 다른 부분은 정상적으로 작동할 수 있습니다.
- 다단계 폴백(fallback) 전략을 설계하세요.
- 기능이 축소되었을 때의 모습이 어떠해야 하는지 정의하세요.
- 사용 가능한 컴포넌트를 사용하여 계속해서 요청을 처리하세요.
- 미흡한 로깅 및 가시성 로그가 거의 없다면 장애 발생 시 아무것도 할 수 없습니다. 보이지 않는 것은 고칠 수 없습니다.
INFO및ERROR와 같이 다양한 레벨로 로그를 남기세요.- 요청 ID(request IDs)를 사용하여 사용자 경로를 추적하세요.
- 응답 시간 백분위수(p50, p95, p99)를 추적하세요.
- 에러율 급증에 대한 알림을 설정하세요.
- 해피 패스(Happy Paths)만 테스트하기 성공적인 실행 케이스만 테스트한다면, 에이전트는 과부하 상황에서 회복할 수 없습니다.
- 카오스 엔지니어링(chaos engineering)을 사용하여 의존성을 끊어보세요.
- 네트워크 지연(latency)과 타임아웃을 시뮬레이션하세요.
- 잘못된 형식의 데이터로 테스트하세요.
- 예상 용량을 초과하는 부하 테스트를 수행하세요.
- 에이전트 상태 손실 에이전트가 진행 상황을 저장하지 않고 충돌하면 모든 컨텍스트를 잃게 됩니다.
- 주요 마일스톤마다 상태를 체크포인트로 저장하세요.
- 중복 작업을 방지하기 위해 멱등성(idempotent) 연산을 사용하세요.
- 워크플로우를 재개할 수 있을 만큼 충분한 컨텍스트를 저장하세요.
- 설정값 하드코딩 타임아웃이나 API 엔드포인트를 코드에 직접 입력하면 업데이트가 느려집니다.
- 설정을 환경 변수로 옮기세요.
- 새로운 동작에는 피처 플래그(feature flags)를 사용하세요.
- 코드를 재배포하지 않고도 임계값을 조정할 수 있도록 만드세요.
- 일반적인 에러 처리 모든 에러에 동일한 해결책을 적용하는 것은 실수입니다. 유효성 검사 오류는 네트워크 타임아웃과는 다른 응답이 필요합니다.
- 재시도 가능한 에러와 영구적인 에러를 구분하세요.
- 속도 제한과 같은 일시적인 문제는 재시도하세요.
- 인증 실패와 같은 영구적인 문제는 재시도하지 마세요.
회복 탄력성이란 현실을 예측하는 코드를 작성하는 것입니다. 현재 사용 중인 에이전트가 이 일곱 가지 함정에 빠져 있지는 않은지 점검하는 것부터 시작해 보세요.