Make the Machine Understand 첫 프롬프트에서 에이전트 설계까지
프롬프트 설계 실전 안내
들어가며: 왜 AI는 의도를 빗나가는가
AI가 둔한 것이 아닙니다. 우리가 '일을 맡기는' 방식이 분명하지 않을 뿐입니다. 프롬프트 설계는 보통의 말로 프로그램을 쓰는 일에 가깝습니다. 핵심은 분명한 지시와 필요한 배경을 주고, 그 정보를 어떻게 엮을지까지 알려 주는 것입니다.
아주 똑똑한 인턴에게 건네는 업무 안내서라고 생각해 보세요. 머리는 좋지만, 적어 두지 않은 것은 추측으로 메웁니다.
01 — Prompting 101
기초 (Prompting 101)
어울리는 상황: 글쓰기, 문서 분석, 한 번의 문답, 정보 추출.
1. 입장과 과제를 준다 (Context & Role)
한 문장만 던지지 말고, 연출가처럼 배역을 정해 주세요.
교통사고 보고서라고 말하지 않으면 스키 사고로 받아들이기도 합니다. 입장을 분명히 적으면 추측으로 메우지 않습니다.
2. 곁에 둘 자료를 준다 (Background Data)
변하지 않는 정보(정해진 서식, 규정 등)는 맨 앞에 둡니다(시스템 프롬프트).
- 왜인가. 형식을 매번 다시 익히게 하지 않고 내용에 집중시키기 위해서입니다. 인턴에게 업무 매뉴얼을 주는 것과 같습니다.
- 요령. XML 태그를 씁니다(
<form>내용</form>처럼). 구조가 있는 데이터가 더 잘 통합니다.
3. 단계로 지시한다 (Step-by-Step Instructions)
결과만 요구하지 말고 과정을 정하세요. 사람이 생각하는 순서를 그대로 적어 건넵니다.
생각한 과정을 쓰게 하는 것(show its work)만으로 정확도가 눈에 띄게 올라갑니다.
4. 출력 형태를 정한다 (Output Formatting)
"JSON으로 돌려주세요" "결론은 <verdict> 태그로 감싸 주세요"라고 적습니다.
그러면 그대로 프로그램으로 꺼낼 수 있습니다. 사람이 옮겨 붙일 일이 없어집니다.
02 — Agent prompting
에이전트용 (Prompting for Agents)
어울리는 상황: 도구 사용, 검색, 코드 작성, 손이 많이 가는 일.
1. 에이전트란 무엇인가
기초편의 AI는 '대답하는 기계'입니다. 에이전트는 '스스로 움직이는 담당자'로, 루프 안에서 일합니다.
도구를 쓴다 → 결과를 본다 → 다음을 생각한다 → 다시 도구를 쓴다
일이 끝날 때까지 이것을 되풀이합니다.
2. 언제 쓰는가
아무 데나 쓰는 것이 아닙니다. 복잡하고 나아갈 길이 정해지지 않은 일에 어울립니다.
- 어울린다: 시장 조사. 몇 번 검색해야 답에 닿을지 시작 전에는 알 수 없습니다.
- 어울리지 않는다: 절차가 확정된 정형 업무나 단순한 일.
3. 요령: 에이전트 쪽에 서서 생각한다
스스로에게 물어보세요. "신입인 내가 이 도구 한 벌을 받고 막막하지 않을까."
- 도구는 분명하게. 이름은 짧고 정확하게. 역할이 겹치지 않게.
- 대본이 아니라 원칙을 준다. 예를 들어 "쉬운 물음이면 5번, 복잡하면 10번까지 검색한다" "답이 나오면 거기서 멈춘다".
4. 움직이기 전에 생각하게 한다 (Plan & Guide Thinking)
요즘 모델은 움직이면서 생각할 수 있습니다.
- 쓰는 법. 도구를 부르기 전에 계획하게 합니다. "어떤 말로 검색할까. 어느 출처를 볼까."
- 점검 장치. 결과가 오면 평가하게 합니다. "이 정보는 믿을 만한가. 뒤를 받쳐야 하나."
5. 어떻게 확인하는가 (Evaluation)
작게 시작합니다. 사례 몇 개를 손으로 돌려 보고 로그를 봅니다.
어떤 도구를 불렀는지. 같은 자리를 맴돌지는 않는지. 최종 답만 보는 것보다 지시를 고칠 단서가 훨씬 많이 나옵니다.