AI 요약관련 정보

• LinkedIn의 첫 프로덕션 AI 에이전트인 'LinkedIn Hiring Assistant'는 채용 담당자의 업무 자동화를 돕고, 후보자와의 의미 있는 대화에 집중할 수 있도록 지원합니다. 🤝
• 채용 담당자가 직무를 설명하면 에이전트가 자격 요건을 생성하고 후보자를 소싱하여 검토할 수 있도록 제공하는 자동화된 프로세스를 따릅니다. 🔄
• 감독 에이전트가 여러 하위 에이전트를 조율하고, 각 하위 에이전트는 '스킬'이라는 개념을 통해 기존 LinkedIn 서비스와 상호작용하는 감독 멀티 에이전트 아키텍처를 사용합니다. 🏗️
• GenAI 개발의 빠른 혁신 속도에 발맞추기 위해 기존 Java 중심 스택에서 Python으로 비즈니스 로직 개발 언어를 전환하는 과감한 결정을 내렸습니다. 🐍
• LangChain과 LangGraph를 핵심으로 하는 Python gRPC 기반의 애플리케이션 프레임워크를 구축하여 GenAI 서비스 개발을 표준화하고 가속화했습니다. 🛠️
• LangChain/LangGraph는 사용 편의성, 내부 인프라 모델링에 적합한 인터페이스, 비즈니스 로직을 빠르게 구현하여 개발 시간을 단축하는 데 기여했습니다. ✨
• 에이전트의 장기 실행 비동기 흐름, 병렬 실행, 작업 간 의존성 관리와 같은 고유한 문제들을 해결하기 위한 인프라를 구축했습니다. ⏳
• 에이전트 간 및 사용자-에이전트 간 통신을 위해 기존의 강력한 메시징 서비스를 확장하여 장기 실행 비동기 흐름을 지원했습니다. ✉️
• 에이전트가 작업을 올바른 순서로 수행하고 컨텍스트를 유지할 수 있도록 작업, 장기, 집단 메모리로 구성된 계층적 '에이전트 메모리'를 개발했습니다. 🧠
• RPC 호출, 데이터베이스 쿼리, 프롬프트, 다른 에이전트 등 다양한 형태를 포함하며 동기 및 비동기 호출을 지원하는 확장된 '스킬' 개념을 도입했습니다. 🚀
• 팀들이 개발한 스킬을 등록하고 다른 에이전트가 쉽게 발견하고 활용할 수 있도록 중앙 집중식 스킬 레지스트리를 구현했습니다. 🌐
• 에이전트 기반 실행의 특성을 고려하여 문제 진단 및 해결을 위한 맞춤형 관측 가능성(observability) 솔루션을 구축했습니다. 📊
• 개발자 생산성 투자(패턴 표준화, 기여 용이성)와 프로덕션 소프트웨어의 기본 원칙(가용성, 신뢰성, 관측 가능성, 견고한 평가, 비결정론적 워크로드 처리)을 GenAI 개발의 핵심 원칙으로 강조했습니다. ✅