AI 요약관련 정보

• AI 에이전트 팀 구성 원리: Flowise에서 감독(Supervisor) LLM이 작업자(Worker) LLM을 지시하고, 작업자는 특정 작업을 수행한 후 감독에게 피드백을 제공하여 반복적인 협업을 통해 최종 솔루션을 도출하는 방식입니다. 🤖
• 감독 노드 설정: GPT-4.1과 같은 강력한 LLM을 감독으로 설정하고, 시스템 메시지를 통해 소프트웨어 엔지니어 및 코드 리뷰어와 같은 작업자들을 관리하도록 지시합니다. 🧑‍💻
• 구조화된 출력 및 Enum 활용: LLM의 응답 불확실성을 줄이기 위해 JSON 구조화된 출력을 강제하고, next 속성에 software, reviewer, finish와 같은 열거형(Enum) 값을 사용하도록 설정하여 예측 가능한 라우팅을 가능하게 합니다. 🚦
• 플로우 상태(Flow State)의 중요성: start 노드에서 next 및 instructions와 같은 변수를 플로우 상태에 추가하여, 모든 노드가 현재 대화의 맥락과 다음 작업 지시를 쉽게 공유하고 접근할 수 있도록 합니다. 🧠
• 작업자 노드 전문화: 소프트웨어 엔지니어와 코드 리뷰어와 같은 각 작업자 노드에 특정 역할과 지침을 부여하고, 감독 노드로부터 받은 지시(flow.state.instructions)를 시스템 프롬프트에 추가하여 전문성을 강화합니다. 🛠️
• 메모리 활성화: 각 LLM 노드에 메모리를 활성화하여 대화 기록을 유지함으로써, 작업자들이 현재 대화의 전체적인 흐름을 이해하고 상황에 맞게 행동할 수 있도록 합니다. 📚
• 조건부 라우팅 구현: condition 노드를 사용하여 flow.state.next 값에 따라 소프트웨어 엔지니어, 코드 리뷰어 또는 최종 답변 생성 노드로 흐름을 분기시켜 동적인 작업 할당을 구현합니다. ➡️
• 반복 루프를 통한 협업: 작업자 노드(예: 소프트웨어 엔지니어, 코드 리뷰어)가 작업을 완료한 후 loop 노드를 통해 다시 감독 노드로 돌아가도록 설정하여, 감독이 다음 단계를 결정하고 필요한 경우 작업을 반복하거나 다른 작업자에게 넘기도록 합니다. 🔄
• 최종 답변 생성: 모든 작업이 완료되면 generate final answer 노드가 전체 대화 기록을 바탕으로 소프트웨어 엔지니어와 코드 리뷰어의 작업 내용, 개선 사항 및 최종 코드를 포함한 상세한 솔루션을 요약하여 제공합니다. ✅