Agentic Patterns

Source: https://github.com/nibzard/awesome-agentic-patterns at 87538fdeccf6
License: Apache-2.0
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This edition is an AI-assisted translation.

Awesome Agentic Patterns

자율 또는 반자율 AI 에이전트가 프로덕션에서 유용한 작업을 수행하도록 돕는 실전 기법, 워크플로, 소규모 아키텍처인 에이전틱 AI 패턴을 엄선한 카탈로그입니다.

왜 필요한가요? 튜토리얼은 단순한 데모를 보여 주지만 실제 제품에는 복잡한 부분이 숨어 있습니다. 이 목록은 그 간극을 메우는 재사용 가능한 패턴을 소개해 더 똑똑하고 빠른 에이전트를 출시하도록 돕습니다.

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패턴의 기준

• 반복 가능 – 둘 이상의 팀이 사용하고 있습니다.
• 에이전트 중심 – AI 에이전트의 인식, 추론 또는 행동 방식을 개선합니다.
• 추적 가능 – 블로그 글, 발표, 저장소 또는 논문 등 공개 자료로 뒷받침됩니다.

이 기준에 맞는 링크라면 여기에 추가할 수 있습니다.

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🌐 웹사이트 둘러보기

방문: https://agentic-patterns.com

웹사이트는 이 README 외에도 강력한 탐색 도구를 제공합니다.

• Pattern Explorer: 범주, 상태, 복잡도 등으로 모든 패턴을 탐색하고 필터링 및 검색합니다
• Compare Tool: 여러 패턴의 공통 속성을 나란히 비교합니다
• Decision Explorer: 사용 사례에 적합한 패턴을 찾는 대화형 가이드입니다
• Graph Visualization: 패턴 간 관계와 연결을 시각적으로 보여 줍니다
• Pattern Packs: 일반적인 에이전트 아키텍처를 위한 엄선된 패턴 모음입니다
• Developer Guides: 패턴 선택과 사용에 관한 심층 문서입니다
• Dark Mode: 어떤 환경에서도 편안하게 읽을 수 있도록 전체 테마를 지원합니다

Astro로 제작하고 Vercel에 배포했으며, 소스 코드는 apps/web/에 있습니다.

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범주 빠르게 보기

범주	포함 내용
컨텍스트 및 메모리	슬라이딩 윈도 큐레이션, 벡터 캐시, 에피소드 메모리
피드백 루프	컴파일러, CI, 사람의 검토, 자동 복구 재시도
학습 및 적응	Agent RFT, 스킬 라이브러리, 분산 기반 RL
오케스트레이션 및 제어	작업 분해, 하위 에이전트 생성, 도구 라우팅
신뢰성 및 평가	가드레일, 평가 도구, 로깅, 재현성
보안 및 안전	격리 VM, 개인 정보 토큰화, 보안 검사
도구 사용 및 환경	셸, 브라우저, DB, Playwright, 샌드박스 기법
UX 및 협업	프롬프트 전달, 스테이징된 커밋, 비동기 백그라운드 에이전트

범주는 유동적입니다. 더 나은 분류가 있다면 PR을 열어 주세요! 아래 표는 patterns/ 폴더에서 자동 생성됩니다.

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컨텍스트 및 메모리

• Agent-Powered Codebase Q&A / Onboarding
• Context Budget as a Governed Resource
• Context Window Anxiety Management
• Context Window Auto-Compaction
• Context-Minimization Pattern
• Cross-Agent Lesson Sharing via Git
• Curated Code Context Window
• Curated File Context Window
• Dynamic Context Injection
• Episodic Memory Retrieval & Injection
• Filesystem-Based Agent State
• Layered Configuration Context
• Memory Synthesis from Execution Logs
• Proactive Agent State Externalization
• Progressive Disclosure for Large Files
• Prompt Caching via Exact Prefix Preservation
• Schema-Guided Graph Retrieval for Multi-Hop Reasoning
• Self-Identity Accumulation
• Semantic Context Filtering Pattern
• Session-Scoped Context Runtime for Agent Tools
• Tool Search Lazy Loading
• Working Memory via TodoWrite

피드백 루프

• AI-Assisted Code Review / Verification
• Background Agent with CI Feedback
• Coding Agent CI Feedback Loop
• Deterministic Grader in the Loop
• Dogfooding with Rapid Iteration for Agent Improvement
• Graph of Thoughts (GoT)
• Incident-to-Eval Synthesis
• Inference-Healed Code Review Reward
• Iterative Prompt & Skill Refinement
• Reflection Loop
• Rendered UI Finish Gate
• Rich Feedback Loops > Perfect Prompts
• Self-Critique Evaluator Loop
• Self-Discover: LLM Self-Composed Reasoning Structures
• Spec-As-Test Feedback Loop
• Tool Use Incentivization via Reward Shaping

학습 및 적응

• Agent Reinforcement Fine-Tuning (Agent RFT)
• Commitment Ledger with Reality-Gated Credit
• Compounding Engineering Pattern
• Frontier-Focused Development
• Memory Reinforcement Learning (MemRL)
• Persistent Test Memory Feedback Loop
• Shipping as Research
• Skill Library Evolution
• Variance-Based RL Sample Selection

오케스트레이션 및 제어

• 402-First Machine Payments (Price-Before-Work Tool Purchases)
• Action-Selector Pattern
• Agent Modes by Model Personality
• Agent-Driven Research
• Artifact-Driven Analysis Pipeline Orchestration
• Autonomous Workflow Agent Architecture
• Board-Mediated Async Inter-Agent Coordination
• Budget-Aware Model Routing with Hard Cost Caps
• Burn the Boats
• Capability-Escrow-Receipt
• Classify-Then-Act for Background Agents
• Conditional Parallel Tool Execution
• Continuous Autonomous Task Loop Pattern
• Cross-Cycle Consensus Relay
• Cross-Domain Agent Conflict Resolution
• Custom Sandboxed Background Agent
• Declarative Multi-Agent Topology Definition
• Design-Time File Partition as Concurrency Control
• Deterministic Zero-LLM Orchestration
• Discrete Phase Separation
• Disposable Scaffolding Over Durable Features
• Distributed Execution with Cloud Workers
• Dual LLM Pattern
• Dual-Rail Message Delivery
• Economic Value Signaling in Multi-Agent Networks
• Explicit Posterior-Sampling Planner
• Factory over Assistant
• Feature List as Immutable Contract
• Hybrid LLM/Code Workflow Coordinator
• Inference-Time Scaling
• Initializer-Maintainer Dual Agent Architecture
• Inversion of Control
• Iterative Multi-Agent Brainstorming
• Lane-Based Execution Queueing
• Language Agent Tree Search (LATS)
• LLM Map-Reduce Pattern
• Markdown Polis — Multi-Vendor Agent Coordination via Filesystem Constitution
• Multi-Model Orchestration for Complex Edits
• Non-Generative Judgment Routing with Typed Escalation
• Opponent Processor / Multi-Agent Debate Pattern
• Oracle and Worker Multi-Model Approach
• Parallel Tool Call Learning
• Plan-Then-Execute Pattern
• Planner-Worker Separation for Long-Running Agents
• Progressive Autonomy with Model Evolution
• Progressive Complexity Escalation
• Recursive Best-of-N Delegation
• Self-Rewriting Meta-Prompt Loop
• Signal-Driven Agent Activation
• Specification-Driven Agent Development
• Stop Hook Auto-Continue Pattern
• Sub-Agent Spawning
• Subject Hygiene for Task Delegation
• Swarm Migration Pattern
• Three-Stage Perception Architecture
• Tool Capability Compartmentalization
• Tool Selection Guide
• Tracker-as-Desired-State Reconciliation
• Tree-of-Thought Reasoning
• Workspace-Native Multi-Agent Orchestration

신뢰성 및 평가

• Action Caching & Replay Pattern
• Adaptive Sandbox Fan-Out Controller
• Agent Circuit Breaker
• Anti-Reward-Hacking Grader Design
• Asynchronous Coding Agent Pipeline
• Canary Rollout and Automatic Rollback for Agent Policy Changes
• CriticGPT-Style Code Review
• Dead-Man’s Switch for Scheduled Agent Jobs
• Evidence-Layered Evaluation for Interactive Agents
• Extended Coherence Work Sessions
• Failover-Aware Model Fallback
• Lethal Trifecta Threat Model
• LLM Observability
• Merged Code + Language Skill Model
• No-Token-Limit Magic
• Orchestration Prompt-Writing Benchmark
• Out-of-Process Provider-Boundary Replay
• Output Verification Loop
• Own-Check Fault Injection
• Reasoning-Token Firewall
• Reliability Problem Map Checklist for RAG and Agents
• RLAIF (Reinforcement Learning from AI Feedback)
• Schema Validation Retry with Cross-Step Learning
• Skill Activation as a Precision/Recall Measurement
• Structured Output Specification
• Subagent Compilation Checker
• Tier Auto-Apply by Mechanical Impact
• Versioned Constitution Governance
• Workflow Evals with Mocked Tools

보안 및 안전

• Authenticated Authority Channel
• Black-Box Skill Invocation
• Consequence-Family Coverage Audit
• Cryptographic Governance Audit Trail
• Denial Tracking & Permission Escalation
• Deterministic Security Scanning Build Loop
• Deterministic Threat Rule Scanning
• Evidence Questions, Not Verdict Questions
• Exact-Action Authorization Binding
• External Credential Sync
• Hook-Based Safety Guard Rails for Autonomous Code Agents
• Isolated VM per RL Rollout
• Local-First Credential Broker
• Non-Custodial Spending Controls
• One OS User per Agent
• PII Tokenization
• Policy-Gated Tool Proxy
• Sandboxed Tool Authorization
• Soulbound Identity Verification
• Transitive Vouch-Chain Trust
• Zero-Knowledge Verified Agent Egress
• Zero-Trust Agent Mesh

도구 사용 및 환경

• Agent SDK for Programmatic Control
• Agent-First Tool Discovery
• Agent-First Tooling and Logging
• Agentic Search Over Vector Embeddings
• AI Web Search Agent Loop
• CLI-First Skill Design
• CLI-Native Agent Orchestration
• Code Mode MCP Tool Interface Improvement Pattern
• Code-Over-API Pattern
• Code-Then-Execute Pattern
• Cross-Protocol Agent Discovery
• Dual-Use Tool Design
• Dynamic Code Injection (On-Demand File Fetch)
• Egress Lockdown (No-Exfiltration Channel)
• Filesystem-Mediated Host Delegation
• Intelligent Bash Tool Execution
• LLM-Friendly API Design
• MCP Pattern Injection
• Multi-Platform Communication Aggregation
• Multi-Platform Webhook Triggers
• Patch Steering via Prompted Tool Selection
• Precomputed Code Graph Lookup
• Progressive Tool Discovery
• Shell Command Contextualization
• Static Service Manifest for Agents
• Tool Use Steering via Prompting
• Unified Tool Gateway
• Virtual Machine Operator Agent
• Visual AI Multimodal Integration

UX 및 협업

• Abstracted Code Representation for Review
• Agent-Assisted Scaffolding
• Agent-Friendly Workflow Design
• AI-Accelerated Learning and Skill Development
• Chain-of-Thought Monitoring & Interruption
• Codebase Optimization for Agents
• Democratization of Tooling via Agents
• Dev Tooling Assumptions Reset
• Human-in-the-Loop Approval Framework
• Latent Demand Product Discovery
• Milestone Escrow for Agent Resource Funding
• Proactive Trigger Vocabulary
• Seamless Background-to-Foreground Handoff
• Spectrum of Control / Blended Initiative
• Team-Shared Agent Configuration as Code
• Verbose Reasoning Transparency

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AI 어시스턴트용 (llms.txt)

이 프로젝트에는 AI 어시스턴트와 LLM이 적절한 패턴을 이해하고 추천하도록 돕는 기계 판독형 문서인 llms.txt가 포함되어 있습니다.

포함 항목:

• 패턴 범주와 목적
• 간결한 설명이 포함된 주요 패턴
• AI 어시스턴트 사용 지침
• 사용 사례 요구 사항에 따른 패턴 선택 전략

AI 어시스턴트를 만드는 개발자용: 패턴 추천을 개선하기 위해 llms.txt 파일을 LLM에 컨텍스트로 제공할 수 있습니다. 다음에 최적화되어 있습니다.

• 이 카탈로그를 인덱싱하는 RAG 시스템
• 패턴을 제안하는 AI 코딩 어시스턴트
• 에이전틱 패턴을 추천하는 LLM 기반 도구

접근: https://agentic-patterns.com/llms.txt (apps/web/public/llms.txt에서도 이용할 수 있습니다)

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3단계로 기여하기

1. 포크하고 브랜치 만들기 → git checkout -b add-my-pattern
2. 위 템플릿을 사용해 patterns/ 아래에 패턴 파일을 추가합니다.
3. bun run build:data를 실행해 자동 생성된 README 섹션과 사이트 데이터를 갱신합니다.
4. Add: my-pattern-name이라는 제목으로 PR을 엽니다.
5. 이 저장소는 패턴을 우선합니다. 제품 공지나 홍보가 주된 제안은 기술적으로 유효하더라도 거절됩니다.

자세한 내용은 CONTRIBUTING.md를 참조하세요.

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영감

이 프로젝트는 글 「AI 코딩 에이전트를 만들며 Sourcegraph가 배운 점」(2025년 5월 28일)과 연재 중인 Raising an Agent 영상 일기를 계기로 시작되었습니다. 초기 패턴 대부분은 그 교훈에서 비롯되었습니다. 여정을 공개적으로 공유해 주신 모든 분께 감사드립니다!

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라이선스

Apache‑2.0. LICENSE를 참조하세요.

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Star 기록