[프로젝트] 에이전트를 위한 AI 이벤트 버스 - Ollama 기반 Kafka 스타일 시스템

실용적 조언

로컬 LLM 에이전트 시스템 구축 시 SQLite를 활용하면 별도의 무거운 DB 없이도 효율적인 상태 관리가 가능하다.
FastAPI를 사용하여 LLM API와 이벤트 버스 간의 비동기 통신을 구현하면 성능 최적화에 유리하다.

섹션별 상세

작성자는 Ollama에서 실행되는 로컬 LLM 에이전트 간의 통신을 관리하기 위해 이벤트 기반 버스 시스템을 개발했다. 외부 이벤트가 들어오면 설정된 모델로 메시지가 라우팅되며, 모델의 응답이 다시 새로운 이벤트를 트리거하여 에이전트 간의 연쇄 반응을 구현한다. 이는 복잡한 워크플로우를 자율적인 에이전트들의 협업으로 분해하여 처리할 수 있게 한다.

시스템은 실무적인 에이전트 운영을 위해 컨텍스트 조립, 구조화된 JSON 출력, 중복 제거 기능을 포함한다. 각 에이전트별로 독립적인 메모리를 관리하여 대화의 일관성을 유지하며, SQLite를 백엔드로 사용하여 가볍고 효율적인 데이터 관리를 지원한다. 이러한 기능들은 로컬 환경에서도 안정적인 에이전트 시스템 구축을 가능하게 한다.

사용자는 실시간 대시보드를 통해 이벤트의 흐름과 에이전트의 상태를 시각적으로 모니터링할 수 있다. 대시보드에는 총 이벤트 수, 활성 에이전트, 토픽별 통계 및 라이브 이벤트 스트림이 표시되어 시스템의 작동 상태를 즉각적으로 파악할 수 있다. 이는 에이전트 간의 상호작용을 디버깅하고 시스템을 최적화하는 과정에서 중요한 가시성을 제공한다.

AI Event Bus의 실시간 모니터링 대시보드 화면이다. — Screenshot현재 활성화된 에이전트(gemma2:4b)와 실시간으로 흐르는 이벤트 로그(log.test, db.query_performance 등)를 보여준다. 각 이벤트의 상태(COMPLETED, ROUTED)와 우선순위를 시각화하여 시스템이 어떻게 메시지를 처리하고 에이전트에게 전달하는지 증명한다.

용어 해설

이벤트 버스(Event Bus): — 이벤트 기반 아키텍처에서 서로 다른 컴포넌트 간에 메시지를 전송하고 수신하는 중앙 통로이다. 각 컴포넌트가 직접 통신하지 않고 버스를 통해 이벤트를 발행하거나 구독함으로써 시스템의 결합도를 낮추고 확장성을 높이는 중요한 역할을 한다.
구조화된 출력(Structured Output): — LLM이 생성하는 답변을 JSON이나 XML과 같이 미리 정의된 특정 형식으로 제한하는 기법이다. 이는 모델의 응답을 후속 소프트웨어나 데이터베이스에서 오류 없이 즉시 처리할 수 있도록 보장하며, 에이전트 시스템의 안정성을 높이는 핵심 요소이다.
컨텍스트 조립(Context Assembly): — 모델이 정확한 답변을 내놓을 수 있도록 관련 있는 과거 대화 기록이나 외부 지식 정보를 수집하여 프롬프트에 결합하는 과정이다. 에이전트가 현재 상황을 정확히 이해하고 일관된 답변을 생성하게 만드는 기반 기술이다.

언급된 도구

Ollama추천

로컬 LLM 실행 및 관리 엔진

FastAPI추천

이벤트 버스 API 서버 구축

SQLite추천

에이전트 메모리 및 데이터 저장

언급된 리소스

GitHubai-event-bus GitHub Repository