AI 요약관련 정보

• 멀티 에이전트 시스템은 여러 자율 AI 에이전트가 협력하여 작업을 수행하고 서로 소통하며 도구를 사용하는 방식입니다. 🤖
• 오케스트레이터 아키텍처는 중앙 에이전트가 사용자 의도를 파악하고 전문화된 하위 에이전트에게 작업을 위임하는 구조입니다. 🧠
• 각 하위 에이전트의 전문화는 메인 에이전트의 과부하를 방지하고 복잡한 작업을 효율적으로 처리하게 합니다. 🛠️
• 명확하고 간결한 프롬프트 로직은 오케스트레이터가 위임에만 집중하고, 하위 에이전트가 자신의 역할에 맞는 구체적인 지시를 받도록 하여 모호성을 줄입니다. 📝
• 작업 특성에 따라 다양한 AI 모델을 유연하게 사용하여 비용을 최적화하고 성능을 극대화할 수 있습니다. 💸
• 에이전트와 워크플로우를 재사용 가능한 구성 요소로 만들어 개발 효율성을 높이고 확장성을 확보합니다. 🔄
• 작은 전문 영역으로 분할된 시스템은 디버깅과 유지보수를 용이하게 하며, 문제 해결 시간을 단축합니다. 🐞
• 에이전트 간 데이터 전송 시에도 대화의 맥락과 메모리를 유지하여 다중 턴 상호작용을 지원합니다. 🗣️
• 단순한 작업에 멀티 에이전트 시스템을 불필요하게 적용하면 지연 시간, 비용, 오류 가능성이 증가할 수 있으므로 신중한 판단이 필요합니다. 🛑
• n8n에서는 AI Agent 노드를 오케스트레이터로, n8n Workflow Tool을 통해 하위 워크플로우를 호출하고, Execute Workflow Trigger로 데이터를 주고받아 시스템을 구축합니다. 🔌