IT 기술 따라잡기

오늘은 AI Multi-Agent 의 Supervisor Architecture 에 대해 공부 합니다.

Network Architecture는 Agent 들 끼리 직접 Communication 하는 반면에 Supervisor Architecture 의 Agent 들은 작업 결과를 Supervisor Agent 에게 보고 합니다.

Supervisor Agent 는 인간의 질문과 다른 Agent 들의 작업 결과를 받으면 그 다음 일을 어느 Agent 에게 시킬지 아니면 모든 일을 종료 하고 결과를 사용자에게  전달할지 여부를 판단하게 됩니다.

이 예제에는 두 개의 질문 예제가 있는데 간단한 질문에는 답을 하지만 조금 복잡한 질문은 처리하다가 Recursion Error 가 발생합니다.

이 부분이 현재 AI Multi Agent 어플리케이션이 퍼져 나가지 못하는 한계를 잘 보여 줍니다.

그 이유를 자세히 설명 드립니다.

놓치지 마시고 꼭 보세요.

그리고 그 해결 방법을 같이 고민해 보자구요.

https://youtu.be/fyh7nZEPpys?si=BQ9BQkdfQJT0WFaC

오늘은 with_structured_output() 에 대해 알아 봅니다.

이 비디오는 LangGraph 에서 제공하는 Youtube Tutorial 입니다.

LangGraph 의 Multi Agent Architecture 중 Supervisor Architecture 를 공부하던 중 이 메소드가 나와서 Research를 좀 했습니다.

Supervisor Architecture 소스코드를 분석하기 전에 이 메소드를 먼저 공부하고 들어가면 훨씬 이해하기 쉬울 겁니다.

https://youtu.be/7hm3_DV1lz4

원본 비디오는 여기에 있습니다. 

: https://youtu.be/0i9NzY_b3pg?si=ISieTuJSOGVqcX0a

그리고 Web Document 는 아래에 있습니다.

: https://langchain-ai.github.io/langgraph/how-tos/react-agent-structured-output/

오늘 부터 LangGraph의 AI Multi-Agent Architectures 에 대해 공부를 시작합니다.

AI Agent Application을 개발 하려면 코딩도 중요하지만 어떻게 Arthitecture를 할 것인지 설계하는 단계도 매우 중요합니다.

이 Agent Architectures는 Traditional Programming Architecture 와는 많이 다른 것 같습니다.

저는 AI Agent Application 으로 무언 가를 만드는 Startup 을 시작했습니다.

그래서 무엇보다 이 AI Multi-Agent Architectures 에 관심이 많습니다. 

그리고 조만간 AI Agent Application이 실제 Business에서 Needs 가 많이 생길 때 이 AI Multi-Agent Architect 의 수요도 더 많아 질 것으로 보고 있습니다.

앞으로 미래 직업을 준비하시는 분들에게도 이 부분을 잘 생각해 보시길 권장 드립니다.

오늘은 AI Multi-Agent Architectures 의 기본 개념들에 대해 자세히 알아 보고 다음 시간 부터 이것을 바탕으로 각 Architecture 별로 실제 코딩을 해서 실행하는 방법을 배워 보도록 하겠습니다.

https://youtu.be/apgY5Po0fR8?si=L6wvz6Lg_1elDpmz