AI 프로젝트의 엉망진창을 멈추세요: 실제 Agent 시스템을 위한 깔끔한 폴더 구조

(dev.to)

Dev.to AI2026년 5월 5일AI 코딩

AI 프로젝트의 엉망진창을 멈추세요: 실제 Agent 시스템을 위한 깔끔한 폴더 구조

AI 에이전트 프로젝트가 복잡해짐에 따라 발생하는 코드 스파기티 현상을 방지하기 위한 체계적인 폴더 구조 설계법을 제안합니다. 에이전트, 도구, 메모리, 워크플로우를 분리하여 시스템의 확장성과 디버깅 가능성을 확보하는 것이 핵심입니다.

이 글의 핵심 포인트

1AI 에이전트의 비결정론적 실행 경로로 인해 구조화된 설계가 디버깅의 핵심임
2각 폴더(agents, tools, memory 등)에 단일 책임 원칙(Single Responsibility)을 적용하여 예측 가능성 확보
3초기에는 최소한의 구조로 시작하되, 복잡도 증가에 따라 자연스럽게 확장하는 전략 권장
4tools 폴더를 통해 에이전트의 권한과 실행 범위를 명확히 제한하여 보안 및 안정성 강화
5MCP(Model Context Protocol) 도입을 고려한 폴더 분리로 외부 시스템 통합의 유연성 확보

이 글에 대한 공공지능 분석

왜 중요한가

AI 에이전트는 전통적인 백엔드와 달리 모델의 결정에 따라 실행 경로가 변하는 비결정론적(Non-deterministic) 특성을 가집니다. 따라서 구조화된 설계 없이는 시스템의 동작을 추적하거나 디버깅하는 것이 불가능에 가까워집니다.

배경과 맥락

단순한 LLM API 호출을 넘어, 에이전트가 도구를 사용하고 메모리를 관리하며 스스로 판단하는 '에이전틱 워크플로우(Agentic Workflow)'로 기술 트렌드가 급격히 이동하고 있습니다. 이 과정에서 개발자들은 단순 구현을 넘어 시스템 아키텍처 설계라는 새로운 과제에 직면해 있습니다.

업계 영향

에이전트 기반 서비스의 복잡도가 증가함에 따라, 모델의 성능만큼이나 '시스템의 제어 가능성(Controllability)'이 중요해질 것입니다. 잘 설계된 아키텍처를 가진 팀은 기능 확장이 용이하며, 이는 곧 제품의 출시 속도(Time-to-Market)와 직결됩니다.

한국 시장 시사점

AI 에이전트를 활용한 B2B SaaS를 개발하는 한국 스타트업들은 초기 프로토타입 단계부터 확장 가능한 구조를 고려해야 합니다. 초기 기술 부채를 방치할 경우, 서비스 규모가 커졌을 때 전체 시스템을 재설계해야 하는 막대한 비용 리스크를 안게 됩니다.

이 글에 대한 큐레이터 의견

많은 AI 스타트업 창업자들이 모델의 성능(LLM Benchmark)에만 매몰되어, 정작 서비스의 지속 가능성을 결정짓는 '엔지니어링 아키텍처'를 간과하곤 합니다. 에이전트 시스템은 모델의 자유도를 허용하면서도, 애플리케이션이 검증, 실행, 안전을 통제할 수 있는 '경계(Boundary)'를 만드는 것이 핵심입니다.

창업자 관점에서 이 글이 주는 인사이트는 '점진적 구조화'입니다. 처음부터 거대한 프레임워크를 구축할 필요는 없지만, `tools`와 `agents`를 분리하는 최소한의 원칙을 지키는 것은 매우 중요합니다. 이는 팀 규모가 커지고 기능이 복잡해질 때, 시스템이 통제 불능의 상태로 빠지는 것을 막아주는 가장 저렴하고 강력한 보험입니다.

원문 보기 →