기장 기초적인 LLM - Prompt Engineering

AI 에이전트를 안정적이고 예측 가능하게 제어하기 위해 꼭 알아야 할 에이전트 관점의 프롬프트 엔지니어링 핵심 원리와 실무 전략을 다룹니다. "프롬프트 엔지니어링은 끝났다"는 오해를 짚어보고, 행동 제어를 위한 CRAFT 프레임워크, 멀티스텝 파이프라인의 오차 누적 방지, 퓨샷(Few-shot) 기반 라우팅, 작업 분해를 통한 모델 티어링(비용·지연시간 최적화), 구조화된 출력(Structured Output) 및 도구(Docstring) 설계, 그리고 CI/CD와 골든 테스트셋을 활용한 지속적 평가 파이프라인 구축법을 정리했습니다. [타임라인] 00:00 인트로: 프롬프트 엔지니어링은 정말 끝난 기술인가? 01:43 유저 관점 vs 에이전트 개발자 관점의 프롬프트 엔지니어링 03:33 모델의 행동 제약과 통제가 필요한 이유 (TTS + LLM 예시) 04:46 프롬프트 설계 프레임워크: CRISPE (맥락·역할·작업·형식·어조) 06:10 멀티스텝 에이전트와 오차 누적(Cascade Error) 방지 08:10 고성능 모델 시대에도 제어 시스템(규칙과 제약)이 필수적인 이유 09:50 퓨샷(Few-shot) 프롬프팅: 결정론적 출력과 에이전트 라우팅 12:00 작업 분해와 내부 추론 과정(COT) 가시화 14:39 작업 분할을 통한 모델 티어링 및 비용·지연시간 최적화 15:46 구조화된 출력(Structured Output)과 미지원 모델 대응법 16:51 도구 호출(Tool Calling)과 Docstring 프롬프트 최적화 17:34 골든 테스트셋 구축과 CI/CD 기반 프롬프트 평가 파이프라인 19:47 실전 사례 분석: 스마트스토어 반품 CS 에이전트 시스템 프롬프트 22:51 핵심 요약 및 지속 가능한 에이전트 운영 전략