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TL;DR
에이전트의 실시간 PDF 처리 병목을 해결하기 위해 비동기 스크래핑과 구조화된 데이터 캐싱을 도입한 아키텍처 설계 사례.
배경
브라질 공공 조달 에이전트를 개발하던 중, 투명성 포털의 저품질 PDF 데이터로 인해 에이전트가 실시간 처리 시 멈추는 문제를 겪었다. 이를 해결하기 위해 비동기 스크래핑과 구조화된 데이터 저장소를 구축하여 에이전트가 API를 통해 데이터를 소비하도록 설계했다.
의미 / 영향
에이전트의 실시간 외부 데이터 처리는 데이터 품질과 시스템 안정성 측면에서 병목을 유발한다. 비동기 데이터 구조화와 API 기반의 캐싱 전략은 프로덕션 환경에서 에이전트의 신뢰성을 확보하는 핵심 설계 패턴이다.
섹션별 상세
에이전트가 실시간으로 저품질 PDF를 읽을 때 발생하는 런타임 크래시 문제를 해결하기 위해 비동기 처리 계층을 도입했다.
기존 Playwright 기반의 실시간 스크래핑 대신, 별도의 비동기 스크래퍼를 통해 PDF를 다운로드하고 Groq의 Llama-3-70b 모델로 구조화했다.
구조화된 데이터는 SQLite 비동기 캐시에 저장되어 50ms의 지연 시간으로 API를 통해 에이전트에 제공된다.
에이전트는 OpenAPI 3.1 스키마를 통해 데이터를 소비하며, 이를 통해 실시간 처리의 불안정성을 제거하고 성능을 최적화했다.
용어 해설
- OpenAPI
- — RESTful API를 정의하고 문서화하기 위한 표준 사양이다. 에이전트가 외부 도구의 기능을 명확히 이해하고 호출할 수 있도록 인터페이스를 규격화하는 데 사용된다.
- Async Processing
- — 작업을 순차적으로 기다리지 않고 병렬적으로 수행하는 방식이다. 실시간 PDF 처리 시 발생하는 지연이나 크래시를 방지하기 위해 데이터 수집과 추론 과정을 분리하는 데 필수적이다.
- RAG
- — 외부 데이터를 검색하여 LLM에 제공하는 기법이다. 본문에서는 저품질 PDF를 구조화하여 데이터베이스에 저장하고 에이전트가 이를 참조하게 함으로써 RAG의 성능을 개선했다.
언급된 도구
CrewAI중립
에이전트 프레임워크
LangGraph중립
에이전트 프레임워크
Groq추천
LLM 추론 엔진
Llama-3-70b추천
LLM
SQLite추천
데이터베이스 캐시
Playwright비추천
웹 스크래핑
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 04. 19.수집 2026. 04. 19.출처 타입 REDDIT
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