본문은 서브스트레이트부터 프로덕션까지 맞춤형 AI 에이전트 구축 방법론을 제시합니다.
방법론은 LLM을 소프트웨어 구성 요소로 다루고, 함수 호출 API, 모델 컨텍스트 프로토콜, 에이전트 루프 등 빌딩 블록을 활용합니다.
프로토타입 구축, CLI로 전환, 에이전트 테스트를 반복하는 루프를 통해 에이전트를 발전시키며, 멀티 에이전트 오케스트레이션은 CLI 조합으로 간주합니다.
본 방법론은 특정 프레임워크에 의존하지 않으며, 오픈소스 LAMB 플랫폼의 AAC 에이전트 구축 경험을 바탕으로 개발되었습니다.