AI 요약관련 정보

• 에이전트는 마이크로서비스와 유사하게 요청을 받아 LLM과 벡터 데이터베이스를 활용하여 데이터를 처리하고 반환하는 AI 구성 요소입니다. 🤖
• 단일 에이전트의 제한된 컨텍스트 윈도우 한계를 극복하고 효율성을 높이기 위해 다중 에이전트 아키텍처가 필요합니다. 🧠
• 다중 에이전트 아키텍처의 핵심 장점은 역할 분리(Separation of Concerns)를 통한 효율적인 작업 분배와 뛰어난 확장성(Scalability)입니다. 🚀
• 계층적/수직적 아키텍처: 오케스트레이터 에이전트가 사용자 요청을 받아 LLM으로 분석 후, 각 전문 에이전트(예: 데이터 검색, 요약)에게 작업을 분배하고 최종 결과를 취합하는 방식입니다. 🏛️
• Human-in-the-Loop 아키텍처: AI의 결정에 인간의 최종 승인이나 개입이 필수적인 의료, 정부, 중요 콘텐츠 검토와 같은 민감한 분야에 적용됩니다. 🧑‍⚖️
• 네트워크/스와밍 아키텍처: 중앙 오케스트레이터 없이 모든 에이전트가 동등하게 서로 통신하며, 공유 도구(Shared Tools)를 통해 합의를 도출하는 분산형 구조입니다 (예: 드론 군집 제어). 🌐
• 순차적 아키텍처: 에이전트들이 데이터를 선형적으로 처리하며, 이전 에이전트의 출력이 다음 에이전트의 입력이 되는 방식입니다. ETL 및 데이터 마이닝에 적합하나, 실시간 고속 처리에는 부적합합니다. ⏳