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개발자로서 현장에서 일하면서 새로 접하는 기술들이나 알게된 정보 등을 정리하기 위한 블로그입니다. 운 좋게 미국에서 큰 회사들의 프로젝트에서 컬설턴트로 일하고 있어서 새로운 기술들을 접할 기회가 많이 있습니다. 미국의 IT 프로젝트에서 사용되는 툴들에 대해 많은 분들과 정보를 공유하고 싶습니다.
솔웅

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오늘은 Hierarchical Agent Architecture 마지막 시간 입니다.

 

지금까지 만들어 놓은 도구들과 Agent들, 함수들 그리고 LangGraph 에서 제공하는 모듈들로 레고 블럭 처럼 조립해서 만듭니다.

 

먼저 Document Team 을 만들고 지난 시간에 만들었던 Researching Team 과 합쳐서 더 큰 Supervisor Architecture 를 손쉽게 만듭니다.

 

전문성을 갖춘 Agent Team 을 많이 만들어 놓으면 각 프로젝트의 목적에 맞게 적당한 Agent Team 들을 Import 해서 프로젝트를 수행하도록 할 수도 있습니다.

 

1인 기업도 가능하시만 제 생각에는 현재 기업을 구성하고 있는 각 팀에서 일하는 사람들을 Support 하는 역할이 더 먼저 진행될 거라고 생각합니다.

 

그러면 팀의 인원을 많이 줄일 수 있을 겁니다.

 

인간의 역할은 Agent 팀이 일하는 과정과 결과를 감독하고 Confirm 하는 일이 주된 일이 되지 않을까 싶습니다.

 

오늘 영상 보시고 각자 AI 시대 일하는 환경 변화를 고민해 보시는 것도 좋을 것 같습니다.

 

https://youtu.be/9sH2HWVTZkg?si=5wINQ3iKwaIX1A9B

 



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오늘은 Research Team 을 완료 합니다.

 

지금까지 만든 Tool들과 함수들 그리고 LangGraph 에서 제공하는 모듈들을 사용해서 레고 블럭처럼 간단하게 Agent들을 만들고 Supervisor Architecture 로 구성된 Team 을 만들 수 있습니다.

 

Sub Supervisor Architecture 도 하나의 완성된 Supervisor Architecture 입니다.

그렇기 때문에 이 Sub Supervisor Architecture 인 Research Team 도 독립적으로 User 를 응대 할 수 있습니다.

 

미래의 구직은 사람이 하지 않을 겁니다.

 

내가 특정 Task 에 경쟁력 있는 AI Agent를 만들고 그 Agent를 취직 시키면 앉아서 돈을 버는 시대가 올겁니다.

 

이번 비디오에서 그 가능성을 확인해 보세요.

 

https://youtu.be/TC18Iqvaf8s?si=ELasdsPRho3NJ28b

 



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자 이제 Agent 생성하기 위한 마지막 준비 단계입니다.

 

Hierarchical Architecture  는 Supervisor Architecture 를 여러개 모아 놓은 구조 입니다.

 

즉 Supervisor Architecture 를 여러개 만들어야 한다는 겁니다.

 

Factory Design Pattern을 사용해서 쉽게 Supervisor Architecture를 구현하도록 하는 함수를 만듭니다.

그러면 나중에 다른 팀을 추가하는 작업도 간편하게 할 수 있습니다.

 

코드의 유지 보수도 쉽게 해 주고 확장성도 높여 줍니다.

 

오늘은 이 Factory Design Pattern을 사용해서 Supervisor Architecture를 쉽게 생성하도록 만드는 함수를 공부해 보겠습니다.

 

그리고 Python 3.11 이상에서만 지원되는 * unpacking 을 3.10 이하 버전에서 unpacking 할 인자들이 가변적일 때 어떻게 처리해야 하는지도 살펴 봅니다.

 

https://youtu.be/Ft8lK2G5IFs?si=UnmG7BsBrR-aMkqI

 



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