문제를 불편한 채로 두기보다해결하려고 합니다
AI 에이전트를 만들며 부딪힌 것과, 그러다 다시 들여다본 웹·백엔드 기본기를 적습니다.
지금까지 쓴 글
· 백엔드
에이전트 평가는 답이 아니라 경로를 봐야 한다
trajectory-based evaluation으로 에이전트의 도구 호출, 근거 조회, fallback을 회귀 테스트하는 방법을 정리한다.
· 웹·네트워크
HTTP 캐시는 만료 뒤에도 다시 쓸 수 있다
Cache-Control로 신선도를 정하고 ETag와 If-None-Match, 304로 만료된 응답을 재검증하는 흐름을 정리한다.
· 백엔드
Deep Agents는 프레임워크보다 실행 하네스다
Deep Agents의 planning, filesystem, subagents, human-in-the-loop를 장기 에이전트 작업의 실행 구조라는 관점에서 살펴본다.
· 백엔드
루프 안에 루프: 에이전트를 계속 일하게 만드는 바깥 고리
코딩 에이전트는 이미 루프로 돌지만 컨텍스트가 찰수록 스스로 일찍 멈춘다. 그 루프를 다시 시작시키는 바깥 루프를 누가 쥐는지에 따라 /goal, Stop hook, /loop, 셸 루프, 스케줄, 이벤트 푸시로 갈린다.
· 백엔드
Write Action을 여는 에이전트의 권한 체인 설계
에이전트가 외부 시스템을 변경할 때 user → agent → tool 호출 체인의 권한과 감사 맥락을 보존하는 방법을 정리한다.
· 백엔드
Mastra로 다시 나누는 AI 업무봇의 실행 구조
커진 AI 업무봇을 agent, workflow, memory, eval, observability로 분해하고 Mastra를 전면 교체가 아닌 비교 기준으로 활용하는 방법을 살펴본다.