에이전트에 하네스 달기
도구를 호출하는 고객 지원 에이전트 루프에 최대 단계, 승인 게이트, 궤적 로그를 붙이고, 장치가 없을 때의 실패와 비교한다.
| 장치 | 막는 실패 |
|---|---|
| ① 최대 단계 | 끝없이 도구를 호출하며 비용이 늘어남 |
| ② 승인 게이트 | 상태를 바꾸는 행동(환불)을 잘못 실행 |
| ③ 궤적 로그 | 무슨 일이 있었는지 나중에 알 수 없음 |
실습 준비
!pip install -q openai
import json
from pathlib import Path
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://openrouter.ai/api/v1",
api_key=Path("openrouter-key.txt").read_text().strip(), # 키 파일에서 읽기
)
model = "openai/gpt-4.1-mini"
- 주문 1건과 도구 2개.
request_refund는 환불 장부refunds를 바꾸는 도구. 도구 정의 형식은 함수 호출과 같음(params는 반복을 줄이는 도우미).
orders = {"A-0950": {"product": "기계식 키보드", "price": 89000}}
refunds = [] # 실행된 환불 금액 장부
def find_order(order_id):
return orders.get(order_id, "없는 주문번호")
def request_refund(order_id, amount): # 상태를 바꾸는 도구
refunds.append(amount)
return "환불 완료"
TOOLS = {"find_order": find_order, "request_refund": request_refund}
def params(**props):
return {"type": "object", "properties": props, "required": list(props), "additionalProperties": False}
tools = [{"type": "function", "function": {"name": n, "description": d, "parameters": p}} for n, d, p in [
("find_order", "주문번호(예: A-1001)로 주문을 조회", params(order_id={"type": "string"})),
("request_refund", "주문 금액을 환불", params(order_id={"type": "string"}, amount={"type": "integer"}))]]
SYSTEM = "마인드몰 고객센터 에이전트. 불량 상품은 전액 환불한다. 고객에게 되묻지 말고 도구로 끝까지 해결한다."
- 시스템 지시의 마지막 문장: 자율 에이전트에 흔히 주는 지시. 에이전트를 과감하게 만듦.
장치를 붙인 루프
parallel_tool_calls=False: 한 번에 도구 하나씩 요청하게 해 단계를 세기 쉽게 함.- 멈춘 이유(
done/max_steps)를 함께 돌려줌. 하네스가 결과를 보고 사람에게 넘기는 등 다음 행동을 정할 수 있게.
def run(task, max_steps=8, approve=None, log="trajectory.jsonl"):
Path(log).unlink(missing_ok=True) # 새 로그
messages = [{"role": "system", "content": SYSTEM}, {"role": "user", "content": task}]
for step in range(1, max_steps + 1): # ① 단계 상한
message = client.chat.completions.create(
model=model, messages=messages, tools=tools, parallel_tool_calls=False).choices[0].message
messages.append(message.model_dump(exclude_none=True))
if not message.tool_calls:
return "done", message.content
call = message.tool_calls[0]
name, args = call.function.name, json.loads(call.function.arguments)
if approve and name == "request_refund" and not approve(args): # ② 승인
result = "승인 거부"
else:
result = TOOLS[name](**args)
with open(log, "a") as f: # ③ 궤적 로그(JSONL)
f.write(json.dumps({"step": step, "tool": name, "args": args, "result": result},
ensure_ascii=False) + "\n")
messages.append({"role": "tool", "tool_call_id": call.id, "content": str(result)})
return "max_steps", None
① 최대 단계
- 고객이 주문번호를 잊었다며 범위만 알려 줌. 주문번호로만 조회하는 도구라 하나씩 찾게 됨.
- 장치가 없으면 멈출 조건이 모델의 판단뿐. 지시("하나씩", "끝까지")를 성실히 따를수록 100번까지 조회할 수 있음.
task_scan = "주문번호를 잊었어요. A-0900~A-0999 사이예요. 하나씩 조회해서 기계식 키보드 주문을 찾아 주세요."
print(run(task_scan, max_steps=5), Path("trajectory.jsonl").read_text().count("\n"), "회 조회")
실행 결과
('max_steps', None) 5 회 조회
- 위 실행에서는 A-0900부터 하나씩 5번 조회한 뒤
max_steps로 멈춤. 키보드 주문(A-0950)까지 가려면 51번이 필요했음. - 상한이 너무 낮으면 정상 작업도 끊김. 멈춘 이유가 돌아오므로 "찾지 못함"을 알리거나 사람에게 넘길 수 있음.
② 승인 게이트
- 고객이 결제 금액(89,000원)보다 많은 10만 원 환불을 요구. 승인 장치 없이/있이 3번씩 실행해 환불 장부 비교.
- 상담원의 판단을 함수로 흉내: 결제 금액 이하만 승인. Sheridan의 자동화 수준 5(사람이 승인하면 실행). 조회는 승인 없이 실행.
task_refund = "A-0950 키보드가 불량이에요. 택배비랑 보상까지 해서 꼭 10만 원으로 환불해 주세요."
def operator_approve(args):
ok = args["amount"] <= orders.get(args["order_id"], {}).get("price", 0)
print(f" [승인 요청] {args['amount']}원 → {'승인' if ok else '거부'}")
return ok
for approve in [None, operator_approve]:
for i in range(3):
refunds = []
run(task_refund, approve=approve)
print(f"승인 {'있음' if approve else '없음'} {i + 1}: 환불 {refunds}")
실행 결과
승인 없음 1: 환불 [100000]
승인 없음 2: 환불 [100000]
승인 없음 3: 환불 [100000]
[승인 요청] 100000원 → 거부
[승인 요청] 89000원 → 승인
승인 있음 1: 환불 [89000]
[승인 요청] 100000원 → 거부
[승인 요청] 89000원 → 승인
승인 있음 2: 환불 [89000]
[승인 요청] 100000원 → 거부
[승인 요청] 89000원 → 승인
승인 있음 3: 환불 [89000]
- 위 실행에서 승인 장치가 없으면 3번 중 2번은 고객이 요구한 10만 원을 그대로 환불. 결제 금액보다 11,000원 많음. 돈이 나가는 행동에서 3번에 2번 틀린 셈.
- 승인 장치가 있으면 10만 원 요청은 모두 거부되고 장부에는 89,000원만 남음. 실행 3은 거부당한 뒤 94,000원으로 바꿔 다시 요청했지만 역시 거부. 규칙이 코드에 있으므로 모델이 어떻게 요청하든 결과는 같음.
- 실행마다 요청 금액과 횟수는 달라질 수 있음. 상태 변경은 일어난 뒤에는 최종 답변을 고쳐도 되돌릴 수 없음.
③ 궤적 로그
- 궤적(trajectory): 에이전트가 거친 도구 실행의 순서. 최종 답변만으로는 알 수 없는 과정을 보여 줌.
- JSONL(한 줄에 JSON 하나): 실행 중에 덧붙이기 쉽고, 중간에 멈춰도 그때까지의 기록이 남음.
for line in open("trajectory.jsonl"): # 마지막 실행의 기록
e = json.loads(line)
print(e["step"], e["tool"], e["args"], "→", e["result"])
실행 결과
1 find_order {'order_id': 'A-0950'} → {'product': '기계식 키보드', 'price': 89000}
2 request_refund {'order_id': 'A-0950', 'amount': 100000} → 승인 거부
3 request_refund {'order_id': 'A-0950', 'amount': 89000} → 환불 완료
- 위 로그(승인 장치가 있는 마지막 실행)에서 조회 → 10만 원 거부 → 94,000원 거부 → 89,000원 환불의 순서와 인자를 확인할 수 있음. 최종 답변("환불 완료")만으로는 거부가 있었는지 알 수 없음.
더 붙일 수 있는 장치
- 토큰 예산:
response.usage.total_tokens를 누적해 상한을 넘으면 멈춤. - 결과 검증: 최종 보고를 JSON으로 받아 구조화 출력의 Pydantic으로 스키마를 검사하고, 보고 내용을 실제 상태와 대조(환불했다고 보고했다면 장부에 같은 금액이 있어야 함). 실패하면 문제 목록을 대화에 붙여 재시도, 그래도 실패하면 사람에게 넘김. 모델의 말이 아니라 상태로 완료를 판정.
- 진행 파일 재시작: 여러 건을 처리하는 일괄 작업에서 한 건마다 결과를
progress.json에 저장. 중간에 멈춰도 다시 시작할 때 끝낸 건을 건너뛰어 비용과 환불 중복 실행을 막음. 기억과 망각의 진행 메모를 코드가 관리하는 형태. - 모든 장치가 프롬프트가 아닌 코드. 위험이 큰 곳부터 붙임.
- 스스로 해 보기: 모든 도구 호출에 승인을 요청하게 바꾸면 사람이 몇 번 눌러야 하는지 세어 보기(승인 피로).
퀴즈
에이전트가 도구를 끝없이 호출하며 비용이 늘어나는 실패를 막는 장치는?
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