본 논문은 복잡한 다단계 작업 자동화가 가능해지는 대규모 언어 모델(LLM) 에이전트의 설계를 위한 "계획 후 실행(Plan-then-Execute, P-t-E)" 패턴에 대한 포괄적인 가이드를 제공한다. 전략적 계획과 전술적 실행을 분리하는 에이전트 디자인인 P-t-E 패턴의 기본 원칙, 구성 요소(Planner와 Executor), 그리고 ReAct와 같은 반응형 패턴에 비해 예측 가능성, 비용 효율성, 추론 품질 면에서의 아키텍처상의 이점을 탐구한다. 특히 간접 프롬프트 주입 공격에 대한 내재적 복원력을 확립함으로써 보안 측면에 중점을 두고, 방어 심층 전략의 필요성과 최소 권한 원칙, 작업 범위 도구 접근, 샌드박스 코드 실행과 같은 필수적인 보완적 제어 기능을 자세히 설명한다. LangChain(LangGraph 사용), CrewAI, AutoGen 세 가지 주요 에이전트 프레임워크에 대한 구현 청사진과 작동 코드 참조를 제공하며, 각 프레임워크의 P-t-E 패턴 구현 방식을 분석하고, 동적 재계획 루프, DAG를 사용한 병렬 실행, Human-in-the-Loop(HITL) 검증의 중요성을 포함한 고급 패턴에 대해 논의한다.
