docs(10_Wiki): 위키 전체 재구성 — Topic_* 폴더를 4개 카테고리로 통합 + 대규모 중복 제거
Topic_Agent/Topic_Blog/Topics/Topics_Biz/Topics_Meeting/Topics_Rag의 마크다운 지식 문서를 Topic_General/Topic_Programming/Topic_Graphic/Topic_Business 4개 카테고리로 재분류. - 중복 제거: frontmatter의 status:duplicate/merged + duplicate_of/redirect_to 필드로 자기 자신을 중복으로 선언한 리다이렉트 stub 1032개 제거, 완전 동일 내용 파일 472개 제거, 동일 파일명·다른 내용 충돌 시 더 큰(완전한) 버전만 유지(162개 제거) — 총 1639개 중복 제거. - 분류: 폴더 단위로 명확한 항목(AI_and_ML/Coding/Architecture 등 → Programming, Comfyui/Visual_Effects → Graphic, Topics_Biz/Topics_Meeting/사업 등 → Business, Poetic_Blog_Writing/창의성/Game_Design 등 → General)은 폴더 우선순위로, 나머지 혼재 폴더(Topic_Agent/Topic_Blog/Topics 루트/Thinking & Reasoning/Other/UI_UX_Assets)는 title/tags 키워드 스코어링으로 파일 단위 분류(불명확한 경우 General로 폴백). 원본 폴더명은 "From_*" 서브폴더로 보존해 추적 가능성 유지. - 최종 배치: Programming 2784 / General 1608 / Graphic 285 / Business 249 = 4926개 문서. - 에이전트 운영 상태(.astra/.agent/.obsidian/sessions/memory/_company/docs/lessons/_shared/src)는 지식 콘텐츠가 아니므로 재분류 대상에서 제외하고 원위치 유지. - Topics/Topic_email(상위 보호 폴더 Topic_email과 파일명 100% 중복) 삭제 — 보호 폴더 자체는 미변경. - 완전히 비게 된 Topic_Agent/Topic_Blog/Topics_Biz/Topics_Rag 폴더 제거.
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Antigravity Agent
@@ -0,0 +1,185 @@
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id: ai-agentic-patterns
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title: Agentic Patterns — Plan / Reflect / Multi-agent
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category: Coding
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status: draft
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source_trust_level: B
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verification_status: conceptual
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created_at: 2026-05-09
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updated_at: 2026-05-09
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tags: [ai, agent, agentic, vibe-coding]
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tech_stack: { language: "TS / LLM", applicable_to: ["Backend"] }
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applied_in: []
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aliases: [agent, ReAct, Reflexion, multi-agent, planner, supervisor, swarm]
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# Agentic Patterns
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> Tool 호출 + 추론을 묶은 자율 시스템. **Plan → Execute → Reflect** loop. Multi-agent (각 역할별) 가 복잡 작업에 강력. 단 비용 / 신뢰성 / 안전성 = 새 도전.
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## 📖 핵심 개념
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- ReAct: Reasoning + Acting 인터리브 (위 function calling 의 기본).
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- Plan-and-Execute: 먼저 계획 세움 → 실행.
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- Reflection: 결과 자체 평가 → 재시도.
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- Multi-agent: 역할별 (planner / coder / reviewer).
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## 💻 코드 패턴
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### Plan-and-Execute
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```ts
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async function planAndExecute(task: string) {
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// 1. Plan
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const plan = await llm.complete({
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system: 'Decompose into 3-7 numbered steps. Output JSON: {"steps":[...]}.',
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user: task,
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response_format: { type: 'json_object' },
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});
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const steps = JSON.parse(plan).steps as string[];
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// 2. Execute
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const results: string[] = [];
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for (const step of steps) {
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const r = await agentLoop(step + `\n\nContext from previous: ${results.join('\n')}`);
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results.push(r);
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}
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// 3. Synthesize
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return llm.complete({
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system: 'Synthesize the results.',
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user: `Task: ${task}\n\nResults:\n${results.map((r, i) => `Step ${i + 1}: ${r}`).join('\n')}`,
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});
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}
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```
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### Reflection (자체 평가)
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```ts
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async function reflectiveAgent(task: string, maxAttempts = 3) {
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let result: string | null = null;
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for (let i = 0; i < maxAttempts; i++) {
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result = await agentLoop(task + (i > 0 ? `\n\nPrevious attempt critique: ${critique}` : ''));
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||||
const critique = await llm.complete({
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system: 'Evaluate the answer. If perfect, output "OK". Otherwise, point out specific issues.',
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user: `Task: ${task}\nAnswer: ${result}`,
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});
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if (critique.startsWith('OK')) return result;
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}
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return result;
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}
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```
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### Multi-agent (Planner + Worker)
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```ts
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async function multiAgent(task: string) {
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const planner = createAgent({
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system: 'You decompose tasks. Output JSON tasks for workers.',
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tools: [],
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});
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const coder = createAgent({
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system: 'You write code.',
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tools: [readFile, writeFile, runTest],
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});
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const reviewer = createAgent({
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system: 'You review code for bugs and style.',
|
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tools: [readFile],
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});
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const tasks = JSON.parse(await planner.run(task));
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for (const t of tasks) {
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const code = await coder.run(t);
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const review = await reviewer.run(code);
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if (review.includes('LGTM')) continue;
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await coder.run(`Fix issues: ${review}`); // refine
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}
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}
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```
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### Supervisor / Worker (LangGraph 스타일)
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```ts
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||||
type State = { task: string; messages: Message[]; nextAgent: 'coder' | 'reviewer' | 'done' };
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||||
async function supervisor(state: State): Promise<State> {
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const decision = await llm.complete({
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system: 'Decide next: coder, reviewer, or done.',
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||||
user: JSON.stringify(state),
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});
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||||
return { ...state, nextAgent: parseDecision(decision) };
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||||
}
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||||
async function graph(initial: State): Promise<State> {
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||||
let state = initial;
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||||
while (state.nextAgent !== 'done') {
|
||||
state = await supervisor(state);
|
||||
if (state.nextAgent === 'coder') state = await coderNode(state);
|
||||
if (state.nextAgent === 'reviewer') state = await reviewerNode(state);
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||||
}
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||||
return state;
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}
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```
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### Memory (단순)
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```ts
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class AgentMemory {
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private notes: { ts: number; content: string }[] = [];
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||||
add(c: string) { this.notes.push({ ts: Date.now(), content: c }); }
|
||||
recent(n = 10) { return this.notes.slice(-n).map(x => x.content).join('\n'); }
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||||
}
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```
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복잡 = vector DB + retrieval.
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### 안전 가드 (guardrails)
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```ts
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||||
async function safeExecute(plan: Step) {
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// High-risk: 사용자 confirm
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||||
if (plan.action === 'delete_file' || plan.action === 'send_email') {
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||||
const ok = await askUser(`Confirm: ${plan.summary}`);
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||||
if (!ok) return { skipped: true };
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}
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||||
return await execute(plan);
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||||
}
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```
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### Cost / iteration cap
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```ts
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||||
class Budget {
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||||
constructor(private maxTokens: number, private maxIters: number) {}
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used = { tokens: 0, iters: 0 };
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||||
check() {
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||||
if (this.used.tokens > this.maxTokens) throw new Error('budget exceeded');
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||||
if (this.used.iters > this.maxIters) throw new Error('iter limit');
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||||
}
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||||
}
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```
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## 🤔 의사결정 기준
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| 작업 | 패턴 |
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|---|---|
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| 1-2 step | 단순 tool loop |
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| 멀티 step + 반복 | Plan-and-Execute |
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| 정확성 critical | Reflection |
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| 복잡 도메인 (코딩, 조사) | Multi-agent |
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| Long-running (시간 단위) | Temporal / Durable agents |
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| 사용자 in-the-loop | 중간 confirm |
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## ❌ 안티패턴
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- **무한 loop 가능성**: max iters / max tokens / max time.
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- **High-stakes action 자동**: 결제 / 삭제 / 메일은 confirm.
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- **Memory 없이 long task**: context 잃음.
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- **Agent 가 외부 prompt injection 따름**: system 권위 명시 + sanitize.
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- **1 LLM 모든 역할**: 너무 큰 prompt + 혼란. 분리.
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- **Reflection 무한**: 같은 결과 반복 — limit.
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- **Cost 추적 없음**: 1 task 가 $10 — 알아채기 늦음.
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## 🤖 LLM 활용 힌트
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- Plan + tool loop + reflection + budget 4종.
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- Multi-agent = 역할별 분리.
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- Guardrail (HITL) 항상 있어야.
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## 🔗 관련 문서
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||||
- [[AI_Function_Calling_Deep]]
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||||
- [[AI_Prompt_Engineering_Patterns]]
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||||
- [[AI_LLM_Eval_Patterns]]
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Reference in New Issue
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