--- title: "AI 프롬프트 설계 가이드｜첫 문장에서 에이전트까지 | TauX" description: "무엇을 지정하고 무엇을 맡기며 잘됐는지 어떻게 확인하는가. 역할과 과제를 주는 법, 단계 지시, 출력 형식, 그리고 에이전트 설계까지." url: "https://taux.io/ko-KR/agent-prompting-guide" locale: "ko-KR" alternates: en-US: "https://taux.io/en-US/agent-prompting-guide" ja-JP: "https://taux.io/ja-JP/agent-prompting-guide" zh-Hans-CN: "https://taux.io/zh-Hans-CN/agent-prompting-guide" zh-Hant-TW: "https://taux.io/zh-Hant-TW/agent-prompting-guide" --- # 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. 나쁜 예: "이게 뭔가요?" 좋은 예: "당신은 스웨덴 보험사의 손해사정 담당입니다. 사고 보고서를 읽고 어느 쪽에 과실이 있는지 판단하세요." 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(`
내용
` 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. **쓰는 법 예시** "1단계: 서식의 체크란을 본다. 2단계: 현장 도면을 읽는다. 3단계: 결론을 낸다." 생각한 과정을 쓰게 하는 것(show its work)만으로 정확도가 눈에 띄게 올라갑니다. ### 4\. 출력 형태를 정한다 (Output Formatting) "JSON으로 돌려주세요" "결론은 `` 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. ### 함께 읽기 [GEO 입문 가이드 →](https://taux.io/ko-KR/geo-guide) [llms.txt란 무엇인가 →](https://taux.io/ko-KR/what-is-llms-txt)