JetBrains AI

이전 시리즈: Kotlin으로 AI 에이전트 구축하기 – 1부: 최소 구성의 코딩 에이전트 Kotlin으로 AI 에이전트 구축하기 – 2부: 도구에 대한 심층 탐구 Kotlin으로 AI 에이전트 구축하기 – 3부: 관찰 가능성 확보 Kotlin으로 AI 에이전트 구축하기 – 4부: 위임과 서브 에이전트 에이전트는 결국 컨텍스트 한도에 도달합니다. 컨텍스트가 부족해지면 시스템이 충돌하며, 작업 도중 모든 데이터를 잃게 됩니다. 저희는 1부부터 GPT-5 Codex를 활용해 왔으며 이 모델은 SWE-…

이전 시리즈: Kotlin으로 AI 에이전트 구축하기 – 1부: 최소 구성의 코딩 에이전트 Kotlin으로 AI 에이전트 구축하기 – 2부: 도구에 대한 심층 탐구 Kotlin으로 AI 에이전트 구축하기 – 3부: 관찰 가능성 확보 지난 글에서는 추적을 설정하는 과정을 살펴봤습니다. 이제 자연스럽게 두 가지 질문으로 이어집니다. 이 도구가 보여주는 인사이트를 바탕으로, 어떤 실험을 해야 할까요? 그리고 이 관찰 결과를 활용해 에이전트의 어떤 부분을 개선할 수 있을까요? 처음 떠올린 아이디어는 서브 에이…

이전 시리즈: Kotlin으로 AI 에이전트 구축하기 – 1부: 최소 구성의 코딩 에이전트 Kotlin으로 AI 에이전트 구축하기 – 2부: 도구에 대한 심층 탐구 2개의 글을 거치면서 코딩 에이전트가 꽤 일을 수행할 수 있게 되었습니다. 프로젝트 구조를 파악하고 코드를 작성하며 셸 명령어 및 테스트를 실행할 수 있습니다. 지난 글에서는 완료 정의(DoD)를 추가한 덕분에 에이전트가 완성도 높은 피드백 루프까지 갖추게 되어 이제 임의의 시점에 프로세스를 종료하지 않고 모든 테스트가 통과할 때까지 반복 처리…

이전 글에서는 목록화, 읽기, 쓰기, 편집 기능을 갖춘 기본적인 코딩 에이전트를 어떻게 구축하는지 살펴보았습니다. 오늘은 Koog 프레임워크에서 추가 도구를 만들어 에이전트의 기능을 확장하는 방법에 대해 자세히 살펴봅니다. 일례로, ExecuteShellCommandTool을 구축하여, 에이전트가 코드를 실행하고 실제 엔지니어링에 사용되는 피드백 루프(코드 실행, 실패 관찰, 실제 출력을 기반으로 코드 개선)를 종료하도록 훈련합니다. LLM은 문법 오류를 피하는 데에는 비교적 강하지만, 통합 단계에서는 어려움을 겪는 경우가 많습니다…