MCP 기반 Agent Framework 실험기

최근 인공지능 분야에서 Agent Framework에 대한 관심이 뜨겁습니다. 특히 MCP(Modular Compositional Programming) 기반의 Agent Framework는 유연성과 확장성 측면에서 큰 잠재력을 보여주고 있어 많은 개발자들의 이목을 집중시키고 있습니다. 저 또한 이 흐름에 동참하여 MCP 기반 Agent Framework를 직접 실험해 보면서 다양한 가능성과 어려움을 경험했습니다. 이 글에서는 제가 MCP 기반 Agent Framework를 사용하면서 느꼈던 점들을 공유하고, 앞으로 이 분야가 어떻게 발전해 나갈지에 대한 저의 생각을 이야기해 보려고 합니다. Agent Framework에 대한 깊이 있는 기술적인 분석보다는, 실제 사용자의 입장에서 겪었던 경험과 생각을 솔직하게 전달하는 데 초점을 맞추었습니다. 이 글이 MCP 기반 Agent Framework에 대한 관심을 가진 분들에게 조금이나마 도움이 되기를 바랍니다.

MCP Agent Framework란

MCP Agent Framework는 복잡한 문제를 해결하기 위해 여러 개의 독립적인 모듈(Module)들을 조합하여 Agent를 구성하는 프로그래밍 패러다임입니다. 각 모듈은 특정 기능을 수행하며, 이 모듈들을 유연하게 연결하고 재구성함으로써 다양한 환경에 적응할 수 있는 Agent를 만들 수 있습니다. 예를 들어, 하나의 Agent가 이미지 인식, 자연어 처리, 의사 결정 등의 기능을 수행해야 한다면, 각 기능을 담당하는 모듈들을 연결하여 Agent를 구성하는 방식입니다.

실험 환경 구축 과정

MCP Agent Framework 실험을 위해 가장 먼저 개발 환경을 구축했습니다. 저는 Python을 주 언어로 사용하고, Agent Framework에서 권장하는 라이브러리들을 설치했습니다. 또한, Agent가 상호 작용할 환경을 설정하기 위해 간단한 시뮬레이션 환경을 구축했습니다. 이 과정에서 여러 라이브러리 간의 호환성 문제나 설정 오류 등으로 인해 예상보다 많은 시간을 소요하기도 했습니다. 하지만, 문제 해결 과정을 통해 Agent Framework에 대한 이해도를 높일 수 있었습니다.

Agent 설계 및 구현

환경 구축 후에는 Agent를 설계하고 구현하는 단계로 넘어갔습니다. 저는 간단한 작업을 수행하는 Agent를 만들기 위해 몇 개의 모듈을 정의하고, 이 모듈들을 연결하여 Agent의 행동을 정의했습니다. Agent의 행동은 상태 변화에 따라 달라지도록 설계했으며, 각 모듈 간의 통신은 메시지 큐를 이용하여 구현했습니다. 이 과정에서 모듈 간의 의존성을 최소화하고, 각 모듈이 독립적으로 동작하도록 설계하는 것이 중요했습니다.

테스트 및 디버깅

Agent 구현 후에는 다양한 시나리오를 설정하여 Agent를 테스트하고 디버깅했습니다. Agent가 예상대로 동작하지 않는 경우에는 모듈 간의 통신 오류, 상태 변화 로직 오류, 환경 설정 오류 등 다양한 원인을 분석해야 했습니다. 디버깅 과정에서는 로그 메시지를 활용하여 Agent의 내부 동작을 추적하고, 오류가 발생하는 지점을 찾아 수정했습니다. 이 과정에서 Agent의 성능을 개선하기 위해 모듈의 알고리즘을 최적화하거나, 모듈 간의 통신 방식을 변경하기도 했습니다.

향후 발전 방향

MCP 기반 Agent Framework는 아직 초기 단계에 있지만, 앞으로 다양한 분야에서 활용될 가능성이 높다고 생각합니다. 특히, 로봇 공학, 자율 주행, 스마트 팩토리 등 복잡한 시스템을 제어하는 데 유용하게 사용될 수 있을 것입니다. 또한, Agent Framework의 표준화 및 모듈 재사용성 향상을 통해 개발 생산성을 높일 수 있을 것으로 기대됩니다. 앞으로 MCP 기반 Agent Framework가 더욱 발전하여 인공지능 분야에 큰 기여를 할 수 있기를 바랍니다.