용어집

이 위키 전체에 흩어진 핵심 용어를 한자리에 모았습니다. 각 항목은 한 줄 정의와 함께, 그 용어가 처음 제대로 다뤄지는 장으로 가는 링크를 답니다. 더 깊은 맥락이 필요하면 링크를 따라가 해당 장에서 출처와 예제를 확인하시기 바랍니다. 가나다순으로 한국어 용어를 먼저 싣고, 그 뒤에 알파벳 용어를 모았습니다.

가나다순

가드레일(guardrail) — 에이전트의 입력과 출력을 검증해 기준을 어기면 빠르게 멈추는 안전 장치입니다. 0장
권한 모드(permission mode) — default·acceptEdits·plan·bypassPermissions처럼 사람에게 묻는 빈도를 한 번에 조절하는 자율성 다이얼입니다. 10장
그래프 워크플로(graph workflow) — 노드(작업)와 엣지(다음 단계)로 제어 흐름을 명시적으로 그려 분기·순환·재시도를 손에 쥐는 오케스트레이션 방식입니다. 8장
노트 작성(agentic memory) — 에이전트가 컨텍스트 윈도우 바깥 메모리에 핵심을 적어 두어, 윈도우를 비우거나 새로 열어도 정보가 살아남게 하는 기법입니다. 5장
도구(tool) — 함수나 MCP 서버를 스키마 생성·검증을 거쳐 모델이 호출할 수 있는 능력으로 바꾼 것입니다. 0장
도구 과부하(tool overload) — 도구가 30~50개를 넘어가면 선택 정확도가 떨어지고 정의만으로 컨텍스트가 부풀어 오르는 문제입니다. 3장
라우터(router) — 입력을 분류해 특화된 후속 경로로 분기시키는 오케스트레이션 패턴입니다. 8장
롱텀 메모리(long-term memory) — 컨텍스트 윈도우 바깥 저장소에 두고 필요할 때만 함수 호출·검색으로 불러오는 메모리 계층입니다. 6장
수퍼바이저(supervisor) — 중앙 LLM이 작업을 동적으로 쪼개 워커들에게 위임하고 그 결과를 다시 받아 종합하는 패턴입니다(orchestrator-workers). 8장
샌드박스(sandbox) — 에이전트의 행동이 닿을 수 있는 범위를 컨테이너·chroot 같은 격리로 물리적으로 제한해 폭발 반경을 가두는 장치입니다. 10장
세션 메모리(session memory) — 한 대화 안에서 주고받은 이력을 session_id 단위로 자동 보존·주입하는 메모리입니다. 6장
서브에이전트(subagent) — 자기만의 컨텍스트 창과 프롬프트·도구를 가진 별도 일꾼으로, 곁가지 작업을 떼어 받아 요약만 돌려줍니다. 7장
스웜(swarm) — 중앙 조정자 없이 에이전트들이 전문성에 따라 서로에게 제어를 동적으로 넘기는 구조입니다. 8장
스킬(skill) — SKILL.md 한 개를 품은 폴더로, 에이전트가 특정 과업 성능을 높이려고 필요할 때 동적으로 불러오는 단위입니다. 0장
승인 게이트(approval gate) — 위험한 도구가 실행되기 직전 멈춰 사람의 승인·거부를 받는 일시정지 장치입니다(needs_approval). 4장
에이전트(agent) — 모델이 스스로 도구 사용과 다음 행동을 정하며 과업을 끝낼 때까지 도는 시스템입니다. 0장
에이전트 카드(Agent Card) — 에이전트의 정체성·능력·엔드포인트·인증 요구를 담은 JSON 메타데이터로, A2A의 최초 발견을 위한 디지털 명함입니다. 9장
워크플로(workflow) — LLM과 도구가 미리 정해진 코드 경로로 오케스트레이션되는 시스템으로, 에이전트의 대척점입니다. 0장
점진적 공개(progressive disclosure) — 지금 필요한 것만 그 순간 컨텍스트에 올리는 설계 원리로, 스킬에서 출발해 도구·메모리·문서 전반으로 일반화됩니다. 1장
체크포인트(checkpoint) — 긴 작업의 워크스페이스 상태를 중간에 저장해, 중단·실패 시 처음이 아니라 마지막 안전 지점에서 재개하게 하는 장치입니다. 6장
컨텍스트 엔지니어링(context engineering) — 추론 매 순간 모델에게 무엇을 보여줄지 고르고 유지하는, 유한한 토큰 예산을 매 턴 다시 큐레이션하는 작업입니다. 5장
컨텍스트 부패(context rot) — 토큰이 많아질수록 모델이 정보를 정확히 회상하는 능력이 떨어지는, 모델 크기와 무관한 현상입니다. 2장
컴팩션(compaction) — 한계에 가까워진 대화 내용을 요약하고 그 요약으로 새 컨텍스트 윈도우를 다시 여는 기법입니다. 5장
크루(crew) — 역할·목표·배경을 가진 에이전트들이 순차 또는 계층 프로세스로 협업하는 CrewAI의 단위입니다. 8장
트래젝토리(trajectory) — 에이전트가 한 실행에서 거친 스팬들의 경로 전체로, 결과가 아니라 어디서 틀어졌는지를 따라가며 검토하는 대상입니다. 11장
트레이싱(tracing) — 한 번의 실행을 trace로 묶고 그 안의 LLM·도구·핸드오프 호출을 스팬으로 남겨 무슨 일이 있었는지 들여다보는 계측입니다. 11장
포크된 컨텍스트(forked context) — 서브에이전트가 갖는 분리된 컨텍스트 창으로, 곁가지 작업의 부담이 메인 대화로 새지 않게 합니다. 7장
프롬프트 인젝션(prompt injection) — 신뢰할 수 있는 콘텐츠와 신뢰할 수 없는 콘텐츠를 같은 컨텍스트에 섞어, 모델이 악의적 지시를 명령으로 오인하게 만드는 공격입니다. 10장
프롬프트 캐싱(prompt caching) — 반복되는 접두부를 캐시해 처리 시간과 비용을 크게 줄이는 기법으로, 안정적인 것을 앞에 둘수록 잘 듣습니다. 5장
프리미티브(primitive) — MCP에서 클라이언트와 서버가 서로에게 제공하는 단위로, 서버는 Tools·Resources·Prompts를 노출합니다. 9장
하네스(harness) — 계획→행동→관찰 루프, 정지 조건, 도구 연결, 컨텍스트·메모리 주입을 모델 바깥에서 책임지는 실행 장치입니다. 0장
핸드오프(handoff) — 한 에이전트가 다른 에이전트에게 제어권 자체를 넘겨 돌아오지 않는 전환으로, LLM에게는 도구처럼 보입니다. 7장

알파벳순

A2A(Agent2Agent) — 서로 다른 프레임워크의 에이전트들이 서로를 발견하고 위임하게 하는, 에이전트 간 통신 프로토콜입니다. 9장
eval(평가) — 모델 출력이 지정한 스타일·내용 기준을 충족하는지 반복 가능하게 채점하는 장치입니다. 11장
function calling(함수 호출) — 내가 스키마를 정의하고 내 코드로 실행하는 가장 기본형 도구 호출 방식입니다. 3장
JIT 로딩(just-in-time) — 모든 데이터를 앞단에 적재하는 대신 가벼운 식별자만 들고 있다가 실행 중 필요한 정보를 동적으로 인출하는 전략입니다. 2장
lethal trifecta(치명적 3요소) — 민감 데이터 접근·검증되지 않은 콘텐츠 노출·외부 통신 경로 셋이 한 컨텍스트에 모이면 데이터 탈취가 가능해지는 위험 조건입니다. 10장
max_turns(최대 반복) — 실행 루프의 폭주를 막기 위해 바깥에서 거는 반복 횟수 상한입니다. 4장
MCP(Model Context Protocol) — 에이전트를 도구·데이터에 표준 방식으로 잇는 “AI 앱용 USB-C” 프로토콜로, 호스트·클라이언트·서버 구조를 따릅니다. 0장
오케스트레이션(orchestration) — 핸드오프·가드레일·트레이싱처럼 에이전트들의 협업을 조율하는 메커니즘을 묶어 부르는 말입니다. 0장
SKILL.md — 스킬 폴더가 반드시 갖는 파일로, 필수 프런트매터는 name과 description 둘뿐입니다. 1장