Amazon Bedrock과 LangGraph로 Multi Agent 시스템 구현하기

간단 소개

LangGraph와 Amazon Bedrock을 통합하여 Multi Agent 시스템을 구축하고, Agent 워크플로우 관리 및 효율성을 향상시키는 방법을 제시합니다.

AI Summary

Multi Agent 시스템의 필요성
- LLM Agent는 복잡한 워크플로우 관리, 외부 데이터 연결, 다양한 AI 기능 조율에 필요하며, Multi Agent 아키텍처는 시스템을 독립적인 Agent로 분해하여 효율성을 높입니다.
- 단일 Agent 시스템의 한계(도구 선택 비효율성, 컨텍스트 관리 제한, 전문성 부족)를 극복하기 위해 Multi Agent 시스템이 필요합니다.
LangGraph와 Amazon Bedrock 통합
- LangGraph는 그래프 기반 오케스트레이션을 통해 Agent 워크플로우를 관리하고, Amazon Bedrock은 LLM을 제공하여 Multi Agent 시스템을 구축합니다.
- LangGraph Studio는 Agent 흐름 시각화, 실시간 디버깅, 상태 기반 아키텍처를 지원하여 개발 생산성을 향상시킵니다.
Multi Agent 시스템 구현 및 고려 사항
- Supervisor Agent 패턴을 사용하여 작업을 분담하고, 각 Agent는 특정 작업에 집중하여 효율성을 높입니다.
- Agent 조정, 상태 관리, 통신, 출력 통합, 오류 처리 등 Multi Agent 아키텍처의 다양한 고려 사항을 제시합니다.
- LangGraph와 Amazon Bedrock을 통해 구축된 Multi Agent 시스템은 AI 애플리케이션 개발을 위한 강력한 기반을 제공합니다.