AI 에이전트 카탈로그 시스템 구축하기 — 3단계 매칭과 프롬프트 조립 패턴

복합적인 AI 시스템을 만들 때 가장 어려운 건 에이전트들을 체계적으로 관리하고 적절한 프롬프트를 동적으로 조립하는 것이다. 이번에 에이전트 카탈로그 시스템을 만들면서 발견한 효과적인 패턴과 프롬프팅 기법을 정리한다. 배경: 무엇을 만들고 있는가 agentochester는 다양한 AI 에이전트를 관리하고 특정 작업에 맞는 에이전트를 자동으로 매칭해주는 시스템이다. 현재까지 완성된 부분: 8개 built-in YAML 에이전트 정의 .md 파일을 AgentDefinition으로 파싱하는 adapter 3단계 매칭 알고리즘 (exact → fuzzy → semantic) 프롬프트 동적 조립 시스템 Next.js 대시보드 UI 목표는 단순하다. 개발자가 "코드 리뷰해줘"라고 하면 시스템이 적절한 에이전트를 찾아서 최적화된 프롬프트를 만들어주는 것이다. 타입 정의부터 시작하는 프롬프팅 전략 복잡한 시스템을 AI로 만들 때 가장 중요한 건 타입부터 정의하는 것이다. 막연히 "에이전트 시스템 만들어줘"라고 하면 AI가 헤맨다. 이렇게 프롬프트를 구성했다: "TypeScript로 AI 에이전트 관리 시스템의 core 타입을 정의해줘. 다음 요구사항을 만족해야 한다: AgentDefinition: name, description, prompt, capabilities, tags 포함 Task: 사용자 요청을 구조화한 객체 CatalogEntry: 매칭 스코어와 메타데이터 포함 각 필드는 optional/required 구분 명확히 validation을 위한 union type도 필요" 단순히 "타입 만들어줘"가 아니라 비즈니스 로직의 핵심 요소들을 나열한 게 포인트다. AI가 도메인 컨텍스트를 이해할 수 있게 해준다. 결과적으로 생성된 타입들: export interface AgentDefinition { name: string; description: string; prompt: string; capabilities: string[]; tags: string[]; vers