AI Agent 아키텍처: Tool Use, Planning, Memory 설계 패턴

AI Agent는 LLM에 도구 사용(Tool Use), 계획 수립(Planning), 기억(Memory) 능력을 결합하여 복잡한 작업을 자율적으로 수행하는 시스템입니다. 단순 질의응답을 넘어 "생각하고, 행동하고, 관찰하는" 루프를 반복합니다.핵심 요약AI Agent는 LLM + Tool Use + Planning + Memory + Control Loop의 조합으로 구성됩니다.Tool Use는 LLM이 외부 시스템과 상호작용하는 인터페이스이며, MCP(Model Context Protocol)가 도구 연동 표준으로 자리잡고 있습니다.Planning 패턴은 단순한 ReAct(Think→Act→Observe)부터 Plan-and-Execute, Multi-Agent 오케스트레이션까지 복잡도에 따라 선택합..

Deployment를 배포한 뒤 한동안 잘 동작하던 Pod가 갑자기 재시작됩니다. kubectl describe pod를 확인하면 Reason: OOMKilled, Exit Code: 137이 보입니다. 메모리 limit을 올리면 잠시 괜찮다가 며칠 뒤 또 같은 증상이 반복됩니다. OOMKilled는 단순히 limit을 올린다고 해결되는 문제가 아닙니다. 왜 메모리가 초과했는지, 어느 수준에서 kill이 발생했는지, 어떤 기준으로 requests와 limits를 설계해야 하는지를 이해해야 재발을 방지할 수 있습니다.핵심 요약구분Container OOMKilledNode 수준 Eviction트리거컨테이너가 memory limit 초과Node 가용 메모리가 eviction threshold 이하Exit Co..