AgentMark: 개발자를 위한 AI 프롬프트 엔지니어링 플랫폼

9bow · 7월 11, 2025, 9:30오전

AgentMark 소개

AgentMark는 AI 시대의 프롬프트 엔지니어링을 위해 설계된 차세대 오픈소스 플랫폼입니다. 이 프로젝트는 LLM(대규모 언어 모델) 애플리케이션 개발에서 필수적인 ‘프롬프트’와 ‘에이전트’의 설계·테스트·관리를 한층 직관적이고 강력하게 만들어 줍니다. 기존에는 자연어 프롬프트를 코드에 하드코딩하거나, JSON/YAML 등 복잡한 템플릿을 사용하여 프롬프트를 다뤄야 했지만, AgentMark는 마크다운(Markdown) 의 가독성과 JSX(React의 컴포넌트 구조와 유사한 문법)의 유연성을 결합하여 새로운 개발 경험을 제공합니다.

특히 AgentMark는 “코드와 프롬프트, 모델 설정의 완전 분리”를 목표로 하고 있습니다. 덕분에 프롬프트 파일 하나만으로도 AI 워크플로우를 설계하고, 코드 및 모델의 변화와 상관없이 손쉽게 재사용할 수 있습니다. 또한 AgentMark는 OSS(Open Source Software) 런타임을 통해 모든 프롬프트와 에이전트 로직을 로컬 환경에서 안전하게 실행할 수 있어, 기업 보안과 민감 정보 활용에도 유리합니다.

AgentMark의 등장 배경과 필요성

최근 ChatGPT, GPT-4, Claude 등 다양한 LLM의 등장과 함께, AI 서비스·에이전트 개발의 초점이 “프롬프트 엔지니어링”으로 이동하고 있습니다. 더 이상 단순한 입력-출력 수준의 프롬프트로는 복잡한 사용자 요구나 다단계 에이전트 플로우를 구현하기 어렵습니다.

하지만 기존 프롬프트 관리 방식은 다음과 같은 한계가 있었습니다:

가독성 부족: 코드 속에 프롬프트가 하드코딩되어 있거나, 비직관적인 JSON 템플릿으로 관리되어 실제 LLM에게 어떤 입력이 전달되는지 파악하기 어렵습니다.
재사용성·이식성 미약: 프롬프트가 코드·모델 설정과 뒤섞여 있어, 프로젝트 간 재활용이나 환경 이전이 번거롭습니다.
동적/복잡한 로직 한계: 조건 분기, 반복, 데이터 변환 등 동적 처리가 필요한 경우 별도 코드 작업이나 복잡한 템플릿 엔진이 필요합니다.
멀티모달 작업의 불편함: 텍스트뿐 아니라 이미지, 오디오, 객체 등 다양한 결과를 생성해야 하는데, 이를 하나의 프롬프트에서 다루기가 쉽지 않았습니다.

AgentMark는 이러한 문제를 다음과 같이 해결합니다:

마크다운+JSX 기반 문법으로 직관적이고 읽기 쉬운 프롬프트 파일 제공
코드와 프롬프트, 모델 설정 완전 분리 를 통한 재사용성과 이식성 극대화
TemplateDX 기반의 확장성: 조건, 반복, 변수 치환, 컴포넌트화 등 다양한 논리 제어 가능
멀티모달 지원: 텍스트, 이미지, 오디오, 객체 등 다양한 출력 형식 한 파일에서 처리
강력한 타입 안전성: JSON Schema 및 타입스크립트 자동 타입 생성 지원

AgentMark의 주요 특징

마크다운 + JSX 기반 프롬프트 파일: AgentMark의 모든 프롬프트 파일은 .prompt.mdx 확장자를 사용합니다. 마크다운 문법 위에 JSX 컴포넌트를 쓸 수 있어, 설명/도큐먼트와 코드/로직이 한 파일에 공존합니다. 다음은 고객 지원 에이전트 프롬프트의 예시입니다:
```
<PromptInput type="text" name="userQuery" />
<If condition={props.userQuery}>
  고객님의 문의는 다음과 같습니다: {props.userQuery}
</If>
<Generate type="image" description="문의 내용을 시각화하세요." />
```
- 이 때, PromptInput는 입력값 선언, If/Generate는 조건문, 멀티모달 출력 등 컴포넌트화를 뜻합니다. 이와 같이 자유로운 텍스트/코드/구조적 데이터 혼합 가능합니다.
TemplateDX 기반 확장성: TemplateDX는 최신 템플릿 엔진으로, 커스텀 컴포넌트, 조건문, 반복문, 데이터 변환 등 다양한 기능을 지원합니다. AgentMark는 TemplateDX 위에서 동작하여, 기존 마크다운의 한계를 극복했습니다.
멀티모달 프롬프트 지원: AgentMark는 하나의 프롬프트 파일에서 텍스트, 이미지, 오브젝트, 음성 등 다양한 결과물을 동시에 생성할 수 있습니다. LLM만이 아니라, 멀티모달 모델(예: Stable Diffusion, Whisper 등)과도 쉽게 연동 가능합니다.
타입 안전성 및 자동 타입 생성: 입출력 데이터에 대해 JSON Schema와 Typescript 타입 자동화를 지원해, 에이전트 개발의 신뢰성과 유지보수를 크게 향상시켰습니다.
CLI 및 다양한 SDK 연동: 간단하게 프롬프트를 실행, 테스트, 디버깅 가능한 CLI를 제공합니다. 다음은 CLI 사용 예시입니다:
```
npx @agentmark/cli init
npx @agentmark/cli run-prompt your-prompt.prompt.mdx
```
- 그 외에도 Vercel AI SDK, Custom Adapter 등 다양한 AI/LLM 서비스와 연동 가능합니다. (Python도 지원 예정입니다)
파일 첨부 및 동적 워크플로우: 이미지, 문서 등 파일 첨부로 이미지 분석, 문서 처리 등의 작업도 프롬프트 내에서 바로 처리할 수 있습니다. 또한, 외부 API 호출, 계산, 다단계 추론 등 복잡한 워크플로우도 손쉽게 구성 가능합니다.

AgentMark 활용 예시

고객 지원 챗봇: 고객 문의를 받아 요약, 답변 생성, 문의 내용을 이미지로 시각화
문서 요약 및 분석: 파일 첨부 후 요약, 핵심 내용 추출, 키워드 시각화
멀티모달 생성기: 입력값에 따라 텍스트+이미지+오디오 등 다양한 결과 동시 생성
코딩 에이전트: 조건문/반복문 활용, 동적 코드 생성 및 검증 등

라이선스

AgentMark 홈페이지

AgentMark 공식 문서

AgentMark GitHub 저장소

이 글은 GPT 모델로 정리한 글을 바탕으로 한 것으로, 원문의 내용 또는 의도와 다르게 정리된 내용이 있을 수 있습니다. 관심있는 내용이시라면 원문도 함께 참고해주세요! 읽으시면서 어색하거나 잘못된 내용을 발견하시면 덧글로 알려주시기를 부탁드립니다.

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