인공지능 분야에서 가장 큰 도전 중 하나는 AI 에이전트가 같은 실수를 반복한다는 점입니다. 하지만 이제 그 문제를 해결할 수 있는 혁신적인 프레임워크가 등장했습니다. 바로 Agentic Context Engine(ACE)입니다. ACE는 AI 에이전트가 자신의 성공과 실패로부터 학습하여 지속적으로 개선될 수 있게 해주는 획기적인 도구입니다.
이 블로그 포스트에서는 ACE의 주요 기능, 작동 방식, 그리고 이를 활용하여 어떻게 더 스마트한 AI 에이전트를 구축할 수 있는지 자세히 알아보겠습니다.
ACE란 무엇인가?
Agentic Context Engine(ACE)은 AI 에이전트가 작업을 수행할 때마다 더 똑똑해지도록 하는 프레임워크입니다. 스탠포드 대학과 SambaNova의 연구를 기반으로 개발된 ACE는 별도의 훈련 데이터나 미세 조정 없이도 에이전트가 실행 피드백을 통해 자동으로 개선되도록 합니다.
ACE의 핵심은 간단합니다: AI 에이전트가 작업을 수행하면서 무엇이 효과적이고 무엇이 그렇지 않은지 학습하게 하는 것입니다. 이 과정에서 에이전트는 자신의 경험을 바탕으로 전략을 발전시키고, 이를 통해 새로운 문제에 더 효과적으로 대응할 수 있게 됩니다.
ACE의 주요 이점
- 성능 향상: 복잡한 작업에서 20-35% 성능 향상이 입증되었습니다.
- 자가 개선: 에이전트는 작업을 수행할수록 더 똑똑해집니다.
- 컨텍스트 유지: 시간이 지나도 가치 있는 지식을 보존합니다.
- 다양한 LLM 지원: OpenAI, Anthropic, Google 등 100개 이상의 LLM 제공업체와 호환됩니다.
- 엔터프라이즈 모니터링: Opik 통합으로 생산 환경에서의 관찰 가능성을 제공합니다.
ACE의 작동 원리
ACE는 세 가지 특화된 역할이 함께 작동하여 AI 에이전트의 학습과 개선을 가능하게 합니다:
1. Generator (생성기)
플레이북에서 학습한 전략을 활용하여 작업을 실행합니다. Generator는 사용자의 질문이나 요청을 받아 적절한 응답을 생성하는 역할을 담당합니다. 이 과정에서 이전에 학습한 전략과 패턴을 활용하여 더 정확하고 효과적인 결과를 제공합니다.
2. Reflector (반영기)
각 실행 후 무엇이 효과적이었고 무엇이 그렇지 않았는지 분석합니다. Reflector는 에이전트의 성공과 실패를 분석하여 개선 포인트를 식별합니다. 외부 피드백 없이도 자체 성찰을 통해 학습할 수 있는 능력이 ACE의 핵심 강점입니다.
3. Curator (큐레이터)
반영을 기반으로 플레이북을 새로운 전략으로 업데이트합니다. Curator는 Reflector의 분석을 바탕으로 플레이북을 지속적으로 개선합니다. 효과적인 전략은 강화하고, 실패한 접근 방식은 수정하거나 제거하는 과정을 통해 에이전트의 지식 베이스를 발전시킵니다.
이 세 가지 역할이 유기적으로 작동하면서 ACE는 다음과 같은 학습을 에이전트에게 내재화합니다:
- 성공 패턴: 효과적인 패턴을 추출하여 활용합니다.
- 실패 회피: 무엇을 피해야 하는지 학습합니다.
- 도구 활용: 어떤 작업에 어떤 도구가 가장 효과적인지 발견합니다.
- 예외 처리: 드문 시나리오와 그 처리 방법을 기억합니다.
ACE의 마법은 ‘플레이북’에서 일어납니다. 플레이북은 경험과 함께 진화하는 전략의 살아있는 문서입니다. 모든 학습은 컨텍스트 내에서 점진적 업데이트를 통해 이루어지며, 미세 조정이나 훈련 데이터 없이도 에이전트가 무엇을 학습했는지 완전한 투명성을 제공합니다.
ACE 시작하기
ACE를 시작하는 방법은 매우 간단합니다. 아래 단계를 따라 첫 번째 ACE 에이전트를 만들어 보세요:
1. 설치
먼저 ACE 프레임워크를 설치합니다:
pip install ace-framework
2. API 키 설정
선호하는 LLM 제공업체의 API 키를 설정합니다:
export OPENAI_API_KEY="your-api-key" # OpenAI, Claude, Gemini 등 100개 이상의 제공업체 중 선택 가능
3. 첫 번째 ACE 에이전트 생성
다음 코드를 사용하여 첫 번째 ACE 에이전트를 만들어 보세요:
from ace import LiteLLMClient, Generator, Reflector, Curator, Playbook
# 원하는 LLM으로 초기화
client = LiteLLMClient(model="gpt-4o-mini")
generator = Generator(client)
reflector = Reflector(client)
curator = Curator(client)
playbook = Playbook()
# 예제를 통해 에이전트 학습
# (완전한 훈련 패턴은 examples/ 폴더 참조)
# 이제 학습된 전략으로 새로운 문제 해결 가능
result = generator.generate(
question="해마 이모지를 보여주세요",
context="",
playbook=playbook
)
print(result.final_answer) # 에이전트가 학습된 전략 적용이게 전부입니다! 이제 여러분의 에이전트는 학습하고 개선되기 시작합니다. 🎉
실제 사례: 해마 이모지 챌린지
ACE의 학습 능력을 보여주는 흥미로운 예시로 ‘해마 이모지 챌린지’가 있습니다. 이는 LLM이 종종 해마 이모지가 존재한다고 환각을 일으키는 유명한 문제입니다(실제로는 존재하지 않음).
이 데모에서 ACE는 자신의 실수로부터 실시간으로 학습하는 과정을 보여줍니다:
라운드 1:
에이전트는 잘못된 답변으로 🐴(말 이모지)를 출력합니다.
자기 성찰:
ACE는 외부 피드백 없이 자체적으로 성찰합니다.
라운드 2:
ACE에서 학습한 전략을 통해 에이전트는 해마 이모지가 존재하지 않는다는 사실을 성공적으로 인식합니다.
이 예제는 다음 명령어로 직접 시도해볼 수 있습니다:
python examples/kayba_ace_test.py
설치 옵션
ACE는 다양한 설치 옵션을 제공하여 사용자의 필요에 맞게 구성할 수 있습니다:
기본 설치
pip install ace-framework
데모 지원 포함
pip install ace-framework[demos]
LangChain 지원 포함
pip install ace-framework[langchain]
로컬 모델 지원 포함
pip install ace-framework[transformers]
모든 기능 포함
pip install ace-framework[all]
개발 환경
pip install ace-framework[dev]
소스에서 개발 (기여자용) – UV 방식 (10-100배 빠름)
git clone https://github.com/kayba-ai/agentic-context-engine cd agentic-context-engine uv sync
소스에서 개발 (기여자용) – 전통적 방식
git clone https://github.com/kayba-ai/agentic-context-engine cd agentic-context-engine pip install -e .
다양한 LLM 제공업체와의 호환성
ACE는 LiteLLM을 통해 다양한 LLM 제공업체와 원활하게 작동합니다:
OpenAI
client = LiteLLMClient(model="gpt-4o")
Anthropic Claude
client = LiteLLMClient(model="claude-3-5-sonnet-20241022")
Google Gemini
client = LiteLLMClient(model="gemini-pro")
Ollama (로컬)
client = LiteLLMClient(model="ollama/llama2")
신뢰성을 위한 폴백 옵션
client = LiteLLMClient(
model="gpt-4",
fallbacks=["claude-3-haiku", "gpt-3.5-turbo"]
)
Opik을 통한 관찰 가능성
ACE는 생산 환경에서의 모니터링과 디버깅을 위해 Opik 통합을 내장하고 있습니다. 이를 통해 에이전트의 학습 과정과 성능을 실시간으로 추적할 수 있습니다.
빠른 시작
# Opik 지원으로 설치 pip install ace-framework opik # Opik API 키 설정 (또는 로컬 배포 사용) export OPIK_API_KEY="your-api-key" export OPIK_PROJECT_NAME="ace-project"
추적되는 항목
Opik이 활성화되면 ACE는 자동으로 다음 항목을 로깅합니다:
- Generator: 입력 질문, 추론 과정, 최종 답변
- Reflector: 오류 분석 및 분류
- Curator: 플레이북 업데이트 및 변경 작업
- 플레이북 진화: 시간에 따른 전략 변화
추적 보기
# Opik 추적은 자동 - ACE 코드를 평소대로 실행하면 됩니다
from ace import Generator, Reflector, Curator, Playbook
from ace.llm_providers import LiteLLMClient
# 모든 역할 상호작용이 자동으로 추적됩니다
generator = Generator(llm_client)
output = generator.generate(
question="2+2는 무엇인가요?",
context="풀이 과정을 보여주세요",
playbook=playbook
)
# https://www.comet.com/opik 또는 로컬 Opik 인스턴스에서 추적 확인Opik이 설치되거나 구성되지 않은 경우에도 ACE는 추적 없이 정상적으로 작동합니다. 코드 변경이 필요하지 않습니다.
벤치마크 성능
ACE의 성능은 포괄적인 벤치마크 스위트를 통해 과학적 엄격함으로 평가됩니다. 이를 통해 ACE가 다양한 작업에서 어떻게 성능을 향상시키는지 객관적으로 확인할 수 있습니다.
빠른 벤치마크
# 모든 벤치마크에서 기준선 vs ACE 비교 uv run python scripts/run_benchmark.py simple_qa --limit 50 --compare # 적절한 훈련/테스트 분할로 실행 (과적합 방지) uv run python scripts/run_benchmark.py finer_ord --limit 100 # 기준선 평가 (ACE 학습 없음) uv run python scripts/run_benchmark.py hellaswag --limit 50 --skip-adaptation
사용 가능한 벤치마크
| 벤치마크 | 설명 | 도메인 |
|---|---|---|
| simple_qa | 질문 응답 (SQuAD) | 일반 |
| finer_ord | 금융 개체명 인식 | 금융 |
| mmlu | 대규모 멀티태스크 언어 이해 | 일반 지식 |
| hellaswag | 상식 추론 | 상식 |
| arc_easy/arc_challenge | AI2 추론 챌린지 | 추론 |
평가 모드
- ACE 모드: 학습이 포함된 훈련/테스트 분할 (실제 일반화 능력 보여줌)
- 기준선 모드: 학습 없는 직접 평가 (–skip-adaptation)
- 비교 모드: 기준선 vs ACE 나란히 비교 (–compare)
벤치마크 시스템은 자동 80/20 훈련/테스트 분할로 과적합을 방지하고, 과적합 분석을 제공하여 정직한 메트릭을 보장합니다.
실제 응용 사례
ACE는 다양한 분야에서 AI 에이전트의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 몇 가지 주요 응용 사례를 살펴보겠습니다:
1. 고객 서비스 챗봇
ACE를 통해 고객 서비스 챗봇은 고객 상호작용에서 지속적으로 학습하여 응답의 정확성과 관련성을 향상시킬 수 있습니다. 특히 자주 묻는 질문에 대한 응답을 최적화하고 예상치 못한 질문에 더 잘 대응할 수 있게 됩니다.
2. 코딩 어시스턴트
개발자를 지원하는 AI 코딩 어시스턴트는 ACE를 통해 코드 생성 및 디버깅 능력을 향상시킬 수 있습니다. 특정 프로그래밍 언어나 프레임워크에 대한 패턴을 학습하고, 일반적인 코딩 오류를 피하는 방법을 개선할 수 있습니다.
3. 연구 및 데이터 분석
연구자를 돕는 AI 에이전트는 ACE를 활용하여 데이터 분석 및 문헌 검토 능력을 향상시킬 수 있습니다. 특정 연구 분야의 용어와 방법론을 학습하고, 더 정확한 분석과 통찰을 제공할 수 있습니다.
4. 교육 튜터링
교육용 AI 튜터는 ACE를 통해 학생들의 학습 패턴을 이해하고, 개인화된 교육 경험을 제공하는 능력을 향상시킬 수 있습니다. 학생들의 오해나 어려움을 더 잘 식별하고 맞춤형 설명을 제공할 수 있게 됩니다.
ACE의 기술적 세부 사항
ACE의 내부 작동 방식에 대해 더 자세히 알아보겠습니다:
플레이북 구조
플레이북은 에이전트의 지식과 전략을 저장하는 핵심 구성 요소입니다. 이는 다음과 같은 요소로 구성됩니다:
- 전략(Strategies): 특정 유형의 문제를 해결하기 위한 접근 방식
- 패턴(Patterns): 인식된 입력 패턴과 적절한 응답
- 오류 처리(Error Handling): 일반적인 실수와 그 해결 방법
- 도구 사용(Tool Usage): 특정 작업에 가장 적합한 도구
반영 메커니즘
Reflector는 다음과 같은 단계로 에이전트의 성과를 분석합니다:
- 응답 평가: 생성된 응답의 정확성, 관련성, 완전성 평가
- 오류 식별: 발생한 오류나 부족한 부분 식별
- 개선 기회 분석: 향후 유사한 상황에서 성능을 향상시킬 수 있는 방법 제안
- 성공 패턴 추출: 효과적이었던 접근 방식 식별
큐레이션 프로세스
Curator는 Reflector의 분석을 바탕으로 다음과 같은 작업을 수행합니다:
- 플레이북 업데이트: 새로운 전략 추가 또는 기존 전략 수정
- 중복 제거: 유사한 전략 통합
- 우선순위 지정: 가장 효과적인 전략에 우선순위 부여
- 일관성 유지: 플레이북 전체의 일관성 보장
ACE 활용을 위한 모범 사례
ACE를 최대한 활용하기 위한 몇 가지 모범 사례를 소개합니다:
1. 다양한 예제로 시작하기
에이전트에게 다양한 예제를 제공하여 초기 학습을 촉진하세요. 간단한 예제부터 복잡한 예제까지 다양한 난이도의 작업을 포함하면 에이전트가 더 빠르게 학습할 수 있습니다.
2. 점진적 복잡성 증가
에이전트가 기본 작업을 마스터한 후 점진적으로 복잡성을 높이세요. 이를 통해 에이전트는 기초부터 시작하여 더 복잡한 문제 해결 능력을 개발할 수 있습니다.
3. 정기적인 플레이북 검토
플레이북을 정기적으로 검토하여 불필요하거나 오래된 전략을 제거하세요. 이는 플레이북의 효율성을 유지하고 에이전트의 성능을 최적화하는 데 도움이 됩니다.
4. 도메인별 전략 개발
특정 도메인에 맞는 전략을 개발하여 에이전트의 전문성을 향상시키세요. 예를 들어, 금융 분야의 에이전트는 금융 용어와 규제에 특화된 전략이 필요할 수 있습니다.
5. 실패 케이스 활용
실패 케이스는 귀중한 학습 기회입니다. 에이전트가 실패한 경우를 분석하고 이를 학습 자료로 활용하여 유사한 실수를 방지하세요.
ACE 문서 및 리소스
ACE에 대해 더 자세히 알아보고 싶다면 다음 리소스를 참조하세요:
- 빠른 시작 가이드 – 5분 안에 시작하기
- API 참조 – 완전한 API 문서
- 예제 – 바로 실행할 수 있는 코드 예제
- 프롬프트 엔지니어링 – 고급 프롬프트 기법
- 변경 로그 – 최근 변경 사항 확인
기여하기
ACE는 오픈 소스 프로젝트로, 커뮤니티의 기여를 환영합니다. 기여 가이드를 확인하여 시작하세요.
ACE는 스탠포드 대학과 SambaNova의 ACE 논문을 기반으로 하며, Dynamic Cheatsheet에서 영감을 받았습니다. 연구에 ACE를 사용하는 경우 다음과 같이 인용해 주세요:
@article{zhang2024ace,title={Agentic Context Engineering},author={Zhang et al.},journal={arXiv:2510.04618},year={2024}}
결론
Agentic Context Engine(ACE)은 AI 에이전트가 자신의 경험으로부터 학습하고 지속적으로 개선되는 방식에 혁명을 가져오고 있습니다. 별도의 훈련 데이터나 미세 조정 없이도 에이전트가 실행 피드백을 통해 자동으로 개선되는 능력은 AI 시스템의 새로운 패러다임을 제시합니다.
ACE의 세 가지 핵심 구성 요소인 Generator, Reflector, Curator가 유기적으로 작동하면서 에이전트는 성공과 실패로부터 학습하고, 이를 통해 더 스마트하고 효과적인 솔루션을 제공할 수 있게 됩니다.
핵심 혁신은 모든 학습이 점진적 업데이트를 통해 컨텍스트 내에서 이루어진다는 점입니다. 미세 조정이나 훈련 데이터 없이도 에이전트가 경험을 통해 지속적으로 발전하며, 에이전트가 무엇을 배웠는지 완전히 투명하게 확인할 수 있습니다.
ACE는 간단한 설치와 구성으로 다양한 LLM 제공업체와 함께 작동하며, 생산 환경에서의 모니터링을 위한 Opik 통합 기능도 제공합니다. 또한 포괄적인 벤치마크 제품군을 통해 과학적 엄격함으로 성능을 평가할 수 있습니다.
참고 URL :
관련 논문 : https://arxiv.org/abs/2510.04618
Github : https://github.com/kayba-ai/agentic-context-engine
답글 남기기