본 논문은 대규모 언어 모델(LLM) 시대에 등장한 자율 에이전트 시스템과 이를 위한 에이전트 워크플로우 시스템에 대한 종합적인 검토를 제공합니다. 에이전트 시스템의 복잡성 증가에 따라 확장 가능하고 제어 가능하며 안전한 AI 동작을 가능하게 하는 구조화된 오케스트레이션 프레임워크인 에이전트 워크플로우가 중심이 되고 있습니다. 20개 이상의 시스템을 비교 분석하여 기능적 역량(계획, 다중 에이전트 협업, 외부 API 통합 등)과 아키텍처적 특징(에이전트 역할, 오케스트레이션 흐름, 명세 언어 등) 두 가지 측면에서 분류하고, 공통 패턴, 기술적 과제, 새로운 동향을 제시합니다. 워크플로우 최적화 전략 및 보안과 관련된 문제점도 다루며, 표준화 및 다중 모달 통합과 같은 미해결 문제와 향후 연구 방향을 제시합니다.
