# 에이전트는 Prompt가 아니라 Runtime

> Context assembly, capability tools, state machine, approval과 trace

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[AI 네이티브 아키텍처와 구현 경계](/courses/ai-native-architecture) 2. 컨텍스트·도구·상태 Topology 3 / 9

# 에이전트는 Prompt가 아니라 Runtime

Context assembly, capability tools, state machine, approval과 trace
개념 학습 45 XP 9분

실행 품질은 어떤 컨텍스트가 조립되고, 어떤 도구가 어떤 권한으로 호출되며, 중간 상태가 어디에 저장되고, 실패가 어떻게 재개되는지에 달려 있습니다. 이 흐름을 prompt 내부 암묵 지식이 아니라 runtime topology로 드러내야 합니다.
상태와 권한을 대화 기록에 숨기지 않는다 업무 상태는 명시적 state machine·event log에, 장기 지식은 versioned source에, 도구 권한은 capability policy에 둡니다. Trace에는 decision input, tool call, result, validation, approval을 같은 execution ID로 연결합니다.

| 계층 | Source of truth | 실패 시 복구 |
| Context | versioned docs·retrieval policy | source·version 재조립 |
| Tools | typed capability·permission | idempotent retry·compensation |
| State | workflow state·event log | checkpoint·resume |
| Control | budget·approval·trace | pause·escalate·audit |

- 1 데이터 흐름 입력→context→model→tool→validation→state 경로를 그립니다.

- 2 Capability 정의 도구별 input·output·권한·side effect·재시도 계약을 씁니다.

- 3 상태 모델 단계·전이·checkpoint·terminal state·compensation을 정합니다.

- 4 Trace 연결 실행·결정·승인·비용·결과를 하나의 ID로 관측합니다.

실무에 남길 기준

- 대화 history는 durable workflow state를 대신하지 않는다
- 도구는 함수 이름보다 실제 capability와 side effect로 분류한다
- Resume 가능한 시스템은 어디까지 성공했는지 증명할 checkpoint를 가진다

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