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[팀네이버 컨퍼런스 DAN25] Multi-AI Agent 개발: 레퍼런스 아키텍처와 구현 전략
DAN 2025 네이버 · YouTube
AI 핵심 요약
단일 에이전트만으로는 NL2SQL의 쿼리 검증이나 로그 이상 탐지처럼 여러 판단과 후속 조치가 필요한 업무를 안정적으로 처리하기 어렵다는 점을 설명합니다. 이를 보완하기 위해 역할별 에이전트를 구성하고, Supervisor가 작업을 조율하거나 Swarm 방식으로 에이전트가 자율적으로 핸드오프하는 구조를 제안합니다. LangGraph의 노드·엣지·상태 관리와 AutoGen의 대화형 협업을 소개하고, RAG에서는 질의 변형, 병렬 검색, QA 검증을 조합하는 방식을 다룹니다. 프레임워크와 패턴은 업무 흐름에 맞춰 선택해야 하며, 반복 평가와 검증을 통해 정확도와 리소스 사용을 함께 살펴야 한다는 점이 핵심입니다.
- 작업을 나누기 전에 각 에이전트의 역할과 입력·출력, 다음 단계로 넘길 조건을 명확히 정의하세요.
- 순차적인 절차에는 LangGraph의 노드·엣지·상태 관리가 유용하고, 작업을 감독하거나 조건에 따라 중단할 때는 Supervisor 패턴을 고려할 수 있습니다.
- Swarm은 에이전트 간 자율적인 핸드오프에 적합하지만, 흐름을 추적하고 디버깅하기 어려워질 수 있습니다.
- RAG에서는 질문을 여러 형태로 바꿔 병렬 검색하고, 검색 결과와 답변을 QA 에이전트로 검증해 정확도를 높일 수 있습니다.
- AutoGen, LangGraph, CrewAI 등은 과제에 맞춰 비교하고, 반복 평가와 사람의 검토를 포함해 품질을 다듬으세요.
소개
[팀네이버 컨퍼런스 DAN25] Multi-AI Agent 개발: 레퍼런스 아키텍처와 구현 전략 이 세션에서는 Multi-Agent 시스템의 개념부터 실제 구축과 활용 사례까지를 폭넓게 다루며, 다양한 프레임워크와 아키텍처 설계를 통해 얻은 경험과 노하우를 공유합니다. 단일 에이전트의 한계를 극복하기 위해 여러 에이전트가 협력하는 구조를 어떻게 설계할 수 있는지, Supervisor와 Swarm을 통한 조율 방식은 어떤 차이가 있는지, 그리고 효율을 높이기 위해 어떤 프레임워크를 선택해야 하는지에 대해 구체적으로 살펴봅니다. 실제 구축 과정에서 직면했던 문제들과 그 해결 방법, 로그 분석과 RAG 기반 질의응답 정확도 향상을 위해 도입한 다양한 접근 방식, 그리고 여러 차례의 시행착오 끝에 정리된 아키텍처 설계 팁을 공유합니다. #DAN #DAN25 #TEAMNAVERCONFERENCE
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