LangGraph 기반의 오픈소스 멀티 에이전트 연구 시스템 공개

실용적 조언

단일 RAG의 한계: 복잡한 연구 과제에서 단일 프롬프트 방식은 정보 검색 및 종합 성능이 저하됨.

멀티 에이전트 아키텍처: 검색, 스크래핑, 컴파일, 감사(audit)를 담당하는 4개의 전문 에이전트를 LangGraph로 오케스트레이션하여 작업 흐름을 제어함.

기술 스택 구성: Groq의 Llama 3를 활용해 추론 속도를 최적화하고, Streamlit으로 실시간 진행 상황과 지연 시간을 모니터링하는 대시보드를 구현함.

멀티 에이전트(Multi-Agent): — 여러 에이전트가 협업하여 복잡한 작업을 수행하는 아키텍처. 각 에이전트는 특정 역할을 분담하며, 오케스트레이터를 통해 작업 흐름을 제어함.
검색 증강 생성(RAG): — 외부 데이터를 검색하여 LLM의 답변에 컨텍스트로 주입하는 기술. 단일 프롬프트 방식의 한계를 보완하기 위해 사용됨.
오케스트레이션(Orchestration): — 여러 에이전트나 서비스 간의 작업 순서, 상태 관리, 데이터 흐름을 조정하는 제어 프로세스. LangGraph와 같은 도구가 이 역할을 수행함.

LangGraph추천

오케스트레이션

Streamlit추천

프론트엔드 대시보드

Groq추천

LLM 추론

Tavily API추천

검색 도구

BeautifulSoup4추천

웹 스크래핑