AI Agent24 [3/3] Harness와 MCP를 결합한 AI Agent 구축 지금까지 진행한 Python → Tool Calling → Agent Loop → MCP → Skill → Harness가 실제 코드 하나로 어떻게 합쳐지는지 이해하는 단계입니다.특히 이번에는 코드를 단순히 한 줄씩 번역하기보다는,“이 코드가 왜 필요한가 → 실행하면 무슨 일이 일어나는가 → 데이터가 어디로 이동하는가”를 중심으로 설명하겠습니다.1. 먼저 전체 그림부터 잡겠습니다우리가 지금 만든 시스템은 크게 두 개의 프로그램입니다.┌──────────────────────────────────────────────────────────┐│ Harness / AI Agent ││ .. 2026. 10. 5. [2/3] 하니스엔지니어링(Harness Engineering) 로직 구현 이번 코드는 앞서 공부한 MCP + Skill 구조에서 한 단계 더 발전한 형태입니다.이전에는 우리가 다음 구조를 공부했습니다.SKILL.md → LLM → MCP Tool → MCP Server → 실제 데이터 → LLM → 답변이번에는 여기에 Harness Engineering이 추가됩니다.즉,“LLM에게 일을 시키는 것”에서 끝나는 것이 아니라, LLM이 여러 작업을 안정적으로 수행하도록 바깥에서 계획·상태·저장·재실행을 관리하는 구조입니다.특히 이번 코드에서 꼭 이해해야 할 핵심은 다음 5가지입니다.① SKILL.md → AI에게 "어떻게 일할지" 가르친다.② Tool → AI가 실제 데이터를 가져오게 한다.③ Agent Loop → Tool 호출 → 결과 전달.. 2026. 10. 4. A2A. (2/2) Weather Client 이 코드는 크게 보면 다음 한 문장입니다."Weather Server의 Agent Card를 먼저 확인하고 → A2A Client를 만들고 → 사용자의 질문을 Message로 포장하고 → Request로 한 번 더 포장해서 → 서버에 보내고 → 서버가 보내는 응답 이벤트를 받아서 → Client를 종료한다." 전체 구조부터 잡고 하나씩 보겠습니다.1. 먼저 전체 그림을 이해하자현재 우리가 만든 프로그램은 A2A Client입니다.상대방에는 앞에서 만든 Weather Agent Server가 실행되고 있습니다.┌─────────────────────────────┐│ A2A Weather Client ││ ││ 우리가 지금 공부하는 코드 .. 2026. 10. 3. A2A. (1/2) Weather Agent Server a2a-sdk 1.2.0 기반 — 코드의 구조부터 실행 흐름까지특히 이번 코드에서 중요한 점은 다음과 같습니다.WeatherCoreAgent: 사용자의 질문을 분석하고 날씨 정보를 반환하는 핵심 에이전트WeatherAgentExecutor: 핵심 에이전트를 A2A 서버의 실행 구조에 연결하는 실행기EventQueue: 에이전트가 생성한 응답을 A2A 서버에 전달하는 이벤트 큐DefaultRequestHandler: 외부에서 들어온 A2A 요청을 관리하는 요청 처리기AgentCard: 외부 에이전트가 우리 서버의 기능과 연결 정보를 확인할 수 있도록 제공하는 명세FastAPI와 A2A Routes: 실제 HTTP 요청을 받아 처리하는 웹 서버의 구조이번에는 단순히 각 코드가 무엇을 하는지 설명하는 데 그치.. 2026. 10. 3. AI Agent(3/3): MCP(Model Context Protocol) 서버와 MCP 클라이언트(LLM 에이전트) 세번째 코드는 MCP(Model Context Protocol) 서버와 MCP 클라이언트(LLM 에이전트)가 SSE(Server-Sent Events, HTTP 기반) 방식으로 네트워크를 통해 통신하도록 구현된 예제입니다. 이전 Stdio(표준 입출력) 방식과 달리, 서버와 클라이언트가 서로 별도의 프로세스/컴퓨터로 분리될 수 있는 웹 표준 서버 architecture 형태를 띱니다. 두 파일의 구조와 작동 원리를 핵심 위주로 명쾌하게 해설해 드리겠습니다.1. 시스템 구조 개요┌────────────────────────────────┐ HTTP GET/POST (SSE) ┌────────────────────────────────┐│ 첫 번째 파일: MCP Server .. 2026. 10. 3. AI Agent(2/3): 다단계 도구 호출(Multi-step Tool Calling) 및 자율적 루프(Autonomous Re-act Loop) 첫 번째 코드와 비교했을 때, 이번 코드는 질문 하나를 해결하기 위해 여러 도구를 연쇄적으로 판단하여 호출하는 에이전트 구조로 진화했습니다. 다단계 도구 호출(Multi-step Tool Calling) 및 자율적 루프(Autonomous Re-act Loop)를 구현한 대단히 완성도 높은 AI 에이전트 코드입니다. 1. 이 코드가 작동하는 전체 시나리오 (Chaining Process)사용자가 "현재 서울의 평균 기온을 계산해 줘."라는 질문을 보냈을 때 내부 동작 순서입니다. [사용자 질문] "서울의 평균 기온 계산해 줘" │ ▼ .. 2026. 10. 3. 이전 1 2 3 4 다음 반응형
