---
id: P-REINFORCE-WIKI-AI-AGENTIC-WORKFLOW
title: "에이전틱 워크플로우 (Agentic Workflows)"
category: "10_Wiki/🤖 Topics_AI"
status: verified
canonical_id: ""
aliases: ["자율형 에이전트 워크플로우", "Agentic Platform"]
duplicate_of: ""
source_trust_level: A
confidence_score: 0.98
tags: ["Agentic_AI", "Workflow_Automation", "Autonomous_Agents", "Software_Engineering", "MCP"]
raw_sources: ["Datacollector_Export_2026-05-02"]
last_reinforced: 2026-05-02
github_commit: ""
---

# [[에이전틱 워크플로우 (Agentic Workflows)]]

## 1. 개요
Agentic Workflows는 특화된 AI 에이전트들이 자율적으로 코드를 분석, 테스트 생성, 보안 스캔, 아키텍처 추적 등의 작업을 수행하는 자동화된 업무 프로세스를 의미한다. 단순한 챗봇을 넘어 시스템의 진입점 발견, 실행 경로 추적 등 복잡한 소프트웨어 공학 작업을 독립적으로 오케스트레이션하는 것이 특징이다.

## 2. 핵심 메커니즘
- **역할 분담 (Specialization)**: 단일 모델이 아닌 테스트 생성(Qodo Gen), PR 리뷰(Qodo Merge), 보안 분석(Cycode) 등 전문 에이전트의 조합으로 운영.
- **코드베이스 온보딩**: 매니페스트/빌드 도구를 통해 시스템 진입점을 발견하고 소스 코드에 근거한 팩트 기반의 아키텍처 맵 제공.
- **컨텍스트 연동**: MCP(Model Context Protocol)를 활용하여 GitHub 커밋, PR, 이슈 등 외부 데이터와 코드 분석 결과를 실시간으로 결합.

## 3. 트레이드오프 및 주의사항
- **인덱싱 비용**: 대규모 시스템(예: 40만 개 파일) 초기 분석 시 2~4시간의 고부하 작업 발생.
- **환각(Hallucination)**: 구체적인 엔지니어링 컨텍스트에 접지(Grounding)되지 않을 경우 잘못된 아키텍처 정보 생성 위험.
- **검증의 필수성**: 최종적인 기능성 및 보안 정렬 여부는 인간 리뷰어의 개입과 정적 분석(SAST) 교차 검증이 필수적임.

## 4. 지식 연결 (Related)
- [[Model_Context_Protocol_Guide]]: 에이전트와 외부 도구 간의 표준 인터페이스.
- [[Context_Engine]]: 대규모 코드베이스 의존성 분석 시스템.
- [[LLM-as-a-Judge (LaaJ)]]: 에이전트 생성물의 신뢰성을 평가하는 검증 컴포넌트.

## 🧪 검증 상태 (Validation)
- **정보 상태**: 검증 완료 (Verified)
- **출처 신뢰도**: A (Datacollector 정밀 추출 데이터)
- **검토 이유**: 현대적 AI 에이전트 시스템의 핵심 아키텍처 원리 반영.

## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
- **기존 유사 문서**: None
- **처리 방식**: CREATE
- **처리 이유**: 에이전틱 워크플로우 전용 심층 문서 부재.
