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2025. 12. 26. · 2 Views
Agent Orchestration 완벽 가이드
여러 AI 에이전트를 효율적으로 조율하고 관리하는 방법을 배웁니다. 에이전트 라우팅부터 동적 선택, 워크플로 관리까지 실무에서 바로 사용할 수 있는 오케스트레이션 기법을 다룹니다.
목차
1. 에이전트 라우팅
어느 날 김개발 씨가 AI 챗봇 서비스를 개발하고 있었습니다. 사용자 질문이 들어오면 적절한 전문가 에이전트에게 연결해야 하는데, 수십 개의 에이전트 중 어떤 것을 선택해야 할지 고민이 깊어졌습니다.
"이걸 어떻게 자동으로 처리하지?"
에이전트 라우팅은 사용자의 요청을 분석하여 가장 적합한 에이전트로 전달하는 것입니다. 마치 병원의 접수 데스크에서 환자의 증상을 듣고 적절한 진료과로 안내하는 것과 같습니다.
이를 통해 각 에이전트가 자신의 전문 분야에만 집중할 수 있어 전체 시스템의 효율성이 높아집니다.
다음 코드를 살펴봅시다.
from enum import Enum
from typing import Dict, Callable
class AgentType(Enum):
CODE_EXPERT = "code_expert"
DB_EXPERT = "db_expert"
SECURITY_EXPERT = "security_expert"
class AgentRouter:
def __init__(self):
# 각 에이전트 타입에 대한 키워드 매핑
self.routing_rules: Dict[AgentType, list] = {
AgentType.CODE_EXPERT: ["코드", "버그", "리팩토링", "함수"],
AgentType.DB_EXPERT: ["데이터베이스", "쿼리", "SQL", "인덱스"],
AgentType.SECURITY_EXPERT: ["보안", "취약점", "암호화", "인증"]
}
def route(self, user_query: str) -> AgentType:
# 사용자 질문을 분석하여 적절한 에이전트 선택
for agent_type, keywords in self.routing_rules.items():
if any(keyword in user_query for keyword in keywords):
return agent_type
# 기본값: 코드 전문가
return AgentType.CODE_EXPERT
# 사용 예시
router = AgentRouter()
query = "SQL 쿼리 최적화 방법을 알려주세요"
selected_agent = router.route(query)
print(f"선택된 에이전트: {selected_agent.value}")
김개발 씨는 입사 6개월 차 개발자입니다. 회사에서 AI 기반 고객 지원 시스템을 구축하는 프로젝트에 투입되었습니다.
처음에는 하나의 범용 AI 에이전트로 모든 질문을 처리하려 했지만, 곧 한계에 부딪혔습니다. 코드 관련 질문, 데이터베이스 질문, 보안 질문이 모두 섞여 들어오는데, 하나의 에이전트로는 모든 분야를 깊이 있게 다루기 어려웠습니다.
답변의 품질도 들쭉날쭉했습니다. 선배 개발자 박시니어 씨가 조언했습니다.
"김개발 씨, 에이전트를 전문 분야별로 나누고, 라우터를 만들어보는 게 어때요?" 에이전트 라우팅이란 무엇일까요? 쉽게 비유하자면, 에이전트 라우팅은 마치 대형 병원의 접수 시스템과 같습니다.
환자가 병원에 오면 접수 데스크에서 증상을 듣고 "내과로 가세요", "정형외과로 가세요"라고 안내합니다. 각 진료과는 자신의 전문 분야에만 집중하기 때문에 더 정확한 진단과 치료가 가능합니다.
이처럼 에이전트 라우팅도 사용자의 질문을 분석해 가장 적합한 전문 에이전트로 연결하는 역할을 합니다. 라우팅이 없던 시절에는 어땠을까요?
개발자들은 하나의 거대한 에이전트에 모든 지식을 우겨넣어야 했습니다. 코드도 복잡해지고, 유지보수도 어려웠습니다.
더 큰 문제는 새로운 도메인을 추가할 때마다 전체 에이전트를 수정해야 한다는 점이었습니다. 프로젝트가 커질수록 이런 문제는 감당하기 어려워졌습니다.
바로 이런 문제를 해결하기 위해 에이전트 라우팅이 등장했습니다. 에이전트 라우팅을 사용하면 각 에이전트가 자신의 전문 분야에만 집중할 수 있습니다.
또한 새로운 전문 분야를 추가할 때도 기존 에이전트를 건드리지 않고 새 에이전트만 추가하면 됩니다. 무엇보다 라우팅 로직과 에이전트 로직이 분리되어 코드가 깔끔해진다는 큰 이점이 있습니다.
위의 코드를 한 줄씩 살펴보겠습니다. 먼저 AgentType enum을 정의하여 에이전트 타입을 명확히 구분합니다.
이렇게 하면 오타나 잘못된 타입 사용을 방지할 수 있습니다. 다음으로 AgentRouter 클래스에서 각 에이전트 타입별로 매칭되는 키워드 목록을 정의합니다.
route 메서드는 사용자 질문에서 키워드를 찾아 가장 적합한 에이전트를 선택합니다. 실제 현업에서는 어떻게 활용할까요?
예를 들어 개발자 커뮤니티 플랫폼을 운영한다고 가정해봅시다. 사용자가 "Django ORM에서 N+1 쿼리 문제를 어떻게 해결하나요?"라고 질문하면, 라우터가 "쿼리"라는 키워드를 감지하여 DB 전문가 에이전트로 연결합니다.
반면 "JWT 토큰이 탈취되면 어떻게 대응하나요?"라는 질문은 "토큰", "탈취" 같은 키워드로 보안 전문가 에이전트로 라우팅됩니다. 하지만 주의할 점도 있습니다.
초보 개발자들이 흔히 하는 실수 중 하나는 라우팅 규칙을 너무 단순하게 만드는 것입니다. 단순 키워드 매칭만으로는 복잡한 질문을 제대로 분류하기 어렵습니다.
따라서 실제 프로덕션에서는 LLM 기반의 의도 분류나 임베딩 유사도를 활용한 라우팅을 고려해야 합니다. 다시 김개발 씨의 이야기로 돌아가 봅시다.
박시니어 씨의 조언대로 라우터를 구현한 김개발 씨는 놀라운 결과를 확인했습니다. 답변의 정확도가 30% 이상 향상되었고, 새로운 전문 분야를 추가하는 데 걸리는 시간도 크게 줄었습니다.
에이전트 라우팅을 제대로 이해하면 확장 가능하고 유지보수하기 쉬운 AI 시스템을 구축할 수 있습니다. 여러분도 오늘 배운 내용을 실제 프로젝트에 적용해 보세요.
실전 팁
💡 - 키워드 기반 라우팅은 간단하지만, 실전에서는 LLM 기반 분류가 더 정확합니다
- 라우팅 규칙은 별도 설정 파일로 분리하여 코드 수정 없이 업데이트할 수 있게 하세요
2. 동적 에이전트 선택
김개발 씨는 라우터를 성공적으로 구축했지만, 새로운 문제에 직면했습니다. 사용자 질문이 복잡해질수록 단순 키워드 매칭으로는 적절한 에이전트를 선택하기 어려웠습니다.
"질문의 맥락을 이해해서 에이전트를 선택할 수는 없을까?"
동적 에이전트 선택은 실시간으로 질문의 내용과 맥락을 분석하여 가장 적합한 에이전트를 선택하는 것입니다. 마치 숙련된 콜센터 상담원이 고객의 말투와 상황을 파악해 적절한 부서로 연결하는 것과 같습니다.
이를 통해 복잡하고 애매한 질문도 정확하게 처리할 수 있습니다.
다음 코드를 살펴봅시다.
from typing import List, Dict
import openai
class DynamicAgentSelector:
def __init__(self, api_key: str):
self.client = openai.OpenAI(api_key=api_key)
# 사용 가능한 에이전트 정의
self.agents = {
"code_expert": "코드 작성, 버그 수정, 리팩토링 전문",
"db_expert": "데이터베이스 설계, 쿼리 최적화 전문",
"architecture_expert": "시스템 아키텍처, 설계 패턴 전문",
"security_expert": "보안 취약점, 암호화, 인증 전문"
}
def select_agent(self, user_query: str) -> str:
# LLM을 사용하여 동적으로 에이전트 선택
prompt = f"""다음 질문에 가장 적합한 전문가를 선택하세요.
질문: {user_query}
사용 가능한 전문가:
{chr(10).join(f'- {k}: {v}' for k, v in self.agents.items())}
가장 적합한 전문가의 키만 반환하세요."""
response = self.client.chat.completions.create(
model="gpt-4",
messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
temperature=0
)
selected = response.choices[0].message.content.strip()
return selected if selected in self.agents else "code_expert"
# 사용 예시
selector = DynamicAgentSelector(api_key="your-api-key")
query = "마이크로서비스 아키텍처에서 데이터 일관성을 어떻게 보장하나요?"
agent = selector.select_agent(query)
print(f"선택된 에이전트: {agent}")
김개발 씨의 라우터는 잘 작동했지만, 점점 복잡한 질문들이 들어오기 시작했습니다. "마이크로서비스에서 트랜잭션 처리는 어떻게 하나요?"라는 질문을 받았을 때, 이것이 아키텍처 질문인지 데이터베이스 질문인지 명확하지 않았습니다.
단순 키워드 매칭으로는 한계가 있었습니다. 같은 단어라도 문맥에 따라 다른 의미를 가질 수 있었고, 여러 도메인이 혼합된 질문도 많았습니다.
박시니어 씨가 다시 조언했습니다. "이럴 땐 LLM을 활용해서 동적으로 선택하는 게 좋아요." 동적 에이전트 선택이란 정확히 무엇일까요?
쉽게 비유하자면, 동적 에이전트 선택은 마치 숙련된 응급실 간호사와 같습니다. 환자가 "배가 아파요"라고 말하면, 단순히 "배"라는 키워드만 보는 게 아니라 환자의 나이, 증상의 정도, 언제부터 아팠는지 등을 종합적으로 판단합니다.
맹장염일 수도 있고, 단순 소화불량일 수도 있고, 심장 질환일 수도 있습니다. 이처럼 동적 에이전트 선택도 질문의 전체 맥락을 이해하여 최적의 에이전트를 선택합니다.
정적 라우팅만 사용하던 시절에는 어땠을까요? 개발자들은 모든 가능한 패턴을 미리 규칙으로 정의해야 했습니다.
규칙이 수백 개로 늘어나면서 관리가 불가능해졌습니다. 더 큰 문제는 새로운 유형의 질문이 들어올 때마다 규칙을 수동으로 추가해야 한다는 점이었습니다.
사용자 경험은 점점 나빠졌습니다. 바로 이런 문제를 해결하기 위해 동적 에이전트 선택이 등장했습니다.
동적 에이전트 선택을 사용하면 복잡한 질문도 정확하게 분류할 수 있습니다. 또한 새로운 유형의 질문이 들어와도 LLM이 맥락을 이해하여 적절히 처리합니다.
무엇보다 규칙 기반이 아니라 의미 기반으로 판단하기 때문에 유연성이 높다는 큰 이점이 있습니다. 위의 코드를 한 줄씩 살펴보겠습니다.
먼저 DynamicAgentSelector 클래스에서 사용 가능한 에이전트 목록과 각각의 전문 분야를 정의합니다. 이 정보는 LLM이 선택할 때 참고하는 가이드가 됩니다.
select_agent 메서드에서는 사용자 질문과 에이전트 정보를 프롬프트로 구성하여 LLM에게 전달합니다. LLM은 질문의 의미를 파악하고 가장 적합한 에이전트의 키를 반환합니다.
실제 현업에서는 어떻게 활용할까요? 예를 들어 금융 서비스 AI 상담원을 개발한다고 가정해봅시다.
"대출 신청 후 승인까지 얼마나 걸리나요?"라는 질문은 대출 전문가 에이전트로, "계좌 비밀번호를 잊어버렸어요"는 보안 전문가 에이전트로 자동 연결됩니다. "투자 상품 중에서 안전한 걸 추천해주세요"라는 질문은 투자 상담 에이전트로 연결되죠.
LLM이 질문의 의도를 정확히 파악하기 때문에 고객 만족도가 크게 향상됩니다. 하지만 주의할 점도 있습니다.
초보 개발자들이 흔히 하는 실수 중 하나는 모든 요청마다 LLM을 호출하는 것입니다. 이렇게 하면 API 비용이 급증하고 응답 속도도 느려집니다.
따라서 자주 묻는 질문은 캐싱하거나, 간단한 질문은 규칙 기반으로 먼저 처리하고 복잡한 질문만 LLM으로 보내는 하이브리드 방식을 사용해야 합니다. 다시 김개발 씨의 이야기로 돌아가 봅시다.
동적 선택 시스템을 구축한 후, 복잡한 질문의 정확도가 50% 이상 개선되었습니다. 사용자들도 "이제 정말 내 질문을 이해하는구나"라는 피드백을 보내왔습니다.
동적 에이전트 선택을 제대로 이해하면 사용자 의도를 정확히 파악하는 지능형 AI 시스템을 구축할 수 있습니다. 여러분도 오늘 배운 내용을 실제 프로젝트에 적용해 보세요.
실전 팁
💡 - 비용 절감을 위해 간단한 질문은 규칙 기반, 복잡한 질문은 LLM 기반으로 처리하는 하이브리드 방식을 사용하세요
- 선택 결과를 로깅하여 잘못된 선택을 분석하고 프롬프트를 개선하세요
3. 워크플로 관리
김개발 씨는 이제 적절한 에이전트를 선택할 수 있게 되었지만, 또 다른 문제가 생겼습니다. 하나의 작업을 완수하려면 여러 에이전트가 순차적으로 협업해야 하는 경우가 많았습니다.
"에이전트들 간의 작업 흐름을 어떻게 관리하지?"
워크플로 관리는 여러 에이전트가 순차적 또는 병렬적으로 협업하는 과정을 조율하는 것입니다. 마치 레스토랑 주방에서 셰프들이 요리 순서를 조율하는 것과 같습니다.
전채 요리를 만드는 셰프, 메인 요리를 준비하는 셰프, 디저트를 담당하는 셰프가 타이밍을 맞춰야 완벽한 코스 요리가 완성됩니다.
다음 코드를 살펴봅시다.
from typing import List, Dict, Any
from enum import Enum
import asyncio
class WorkflowStatus(Enum):
PENDING = "pending"
IN_PROGRESS = "in_progress"
COMPLETED = "completed"
FAILED = "failed"
class WorkflowStep:
def __init__(self, name: str, agent_type: str, depends_on: List[str] = None):
self.name = name
self.agent_type = agent_type
self.depends_on = depends_on or [] # 의존성 정의
self.status = WorkflowStatus.PENDING
self.result = None
class WorkflowOrchestrator:
def __init__(self):
self.steps: List[WorkflowStep] = []
def add_step(self, step: WorkflowStep):
self.steps.append(step)
async def execute(self) -> Dict[str, Any]:
results = {}
for step in self.steps:
# 의존성 체크: 선행 작업이 완료될 때까지 대기
while not all(results.get(dep) for dep in step.depends_on):
await asyncio.sleep(0.1)
step.status = WorkflowStatus.IN_PROGRESS
# 실제 에이전트 실행 (여기서는 시뮬레이션)
await asyncio.sleep(1)
step.result = f"{step.name} 완료"
step.status = WorkflowStatus.COMPLETED
results[step.name] = step.result
return results
# 사용 예시
async def main():
orchestrator = WorkflowOrchestrator()
# 워크플로 정의: 코드 분석 -> 보안 검사 -> 배포 준비
orchestrator.add_step(WorkflowStep("code_analysis", "code_expert"))
orchestrator.add_step(WorkflowStep("security_check", "security_expert",
depends_on=["code_analysis"]))
orchestrator.add_step(WorkflowStep("deploy_prep", "devops_expert",
depends_on=["security_check"]))
results = await orchestrator.execute()
print("워크플로 완료:", results)
김개발 씨는 이제 새로운 도전 과제를 받았습니다. 고객이 "우리 서비스에 새 기능을 추가해줘"라고 요청하면, 단순히 하나의 에이전트가 처리할 수 없었습니다.
먼저 요구사항을 분석하고, 코드를 작성하고, 보안 검토를 받고, 테스트를 거쳐야 했습니다. 처음에는 각 단계를 수동으로 관리했습니다.
하지만 에이전트가 늘어나면서 누가 언제 무엇을 해야 하는지 추적하기 어려워졌습니다. 어떤 작업은 선행 작업이 끝나야 시작할 수 있었고, 어떤 작업은 병렬로 진행해도 괜찮았습니다.
박시니어 씨가 또 조언했습니다. "워크플로 오케스트레이터를 만들어보세요.
마치 지휘자가 오케스트라를 이끄는 것처럼요." 워크플로 관리란 정확히 무엇일까요? 쉽게 비유하자면, 워크플로 관리는 마치 건축 현장의 공정 관리와 같습니다.
집을 지을 때 기초 공사를 먼저 해야 하고, 그다음 골조를 세우고, 그다음 내부 인테리어를 진행합니다. 기초 공사가 끝나지 않았는데 골조를 세울 수는 없습니다.
하지만 전기 공사와 배관 공사는 동시에 진행할 수 있습니다. 이처럼 워크플로 관리도 각 작업의 순서와 의존성을 파악하여 효율적으로 진행합니다.
워크플로 관리가 없던 시절에는 어땠을까요? 개발자들은 각 에이전트를 수동으로 호출하고, 결과를 받아서 다음 에이전트에게 전달해야 했습니다.
코드가 복잡해지고 실수하기 쉬웠습니다. 더 큰 문제는 병렬 처리가 가능한 작업도 순차적으로 진행되어 시간이 낭비되었다는 점입니다.
전체 프로세스를 파악하기도 어려워 디버깅이 악몽이었습니다. 바로 이런 문제를 해결하기 위해 워크플로 관리가 등장했습니다.
워크플로 관리를 사용하면 복잡한 작업도 체계적으로 처리할 수 있습니다. 또한 의존성이 명확해져서 어떤 작업이 막혀있는지 쉽게 파악할 수 있습니다.
무엇보다 병렬 처리가 가능한 부분을 자동으로 최적화하여 전체 실행 시간을 단축할 수 있다는 큰 이점이 있습니다. 위의 코드를 한 줄씩 살펴보겠습니다.
먼저 WorkflowStep 클래스에서 각 작업 단계를 정의합니다. 각 단계는 이름, 담당 에이전트, 의존하는 선행 작업 목록을 가집니다.
WorkflowOrchestrator의 execute 메서드는 각 단계를 순회하면서 의존성을 체크합니다. 선행 작업이 완료되지 않았다면 대기하고, 완료되었다면 해당 단계를 실행합니다.
결과는 딕셔너리에 저장되어 다음 단계에서 참조할 수 있습니다. 실제 현업에서는 어떻게 활용할까요?
예를 들어 콘텐츠 생성 플랫폼을 개발한다고 가정해봅시다. 사용자가 "블로그 포스트를 작성해줘"라고 요청하면, 다음과 같은 워크플로가 실행됩니다.
먼저 주제 분석 에이전트가 트렌드를 조사하고, 그 결과를 바탕으로 작성 에이전트가 초안을 작성합니다. 동시에 이미지 생성 에이전트가 썸네일을 만들고, 마지막으로 편집 에이전트가 최종 검토를 합니다.
이 모든 과정이 오케스트레이터에 의해 자동으로 조율됩니다. 하지만 주의할 점도 있습니다.
초보 개발자들이 흔히 하는 실수 중 하나는 순환 의존성을 만드는 것입니다. A 작업이 B에 의존하고, B가 다시 A에 의존하면 영원히 실행되지 않습니다.
따라서 워크플로를 설계할 때 DAG(Directed Acyclic Graph) 구조를 유지해야 합니다. 또한 에러 처리도 중요합니다.
중간 단계가 실패했을 때 전체 워크플로를 어떻게 처리할지 미리 정의해야 합니다. 다시 김개발 씨의 이야기로 돌아가 봅시다.
워크플로 오케스트레이터를 구축한 후, 복잡한 작업도 자동으로 처리되었습니다. 전체 작업 시간은 40% 단축되었고, 에러율도 크게 줄었습니다.
워크플로 관리를 제대로 이해하면 여러 에이전트가 협업하는 복잡한 시스템도 효율적으로 운영할 수 있습니다. 여러분도 오늘 배운 내용을 실제 프로젝트에 적용해 보세요.
실전 팁
💡 - 워크플로 설계 시 DAG 구조를 유지하여 순환 의존성을 방지하세요
- 각 단계별 타임아웃과 재시도 로직을 구현하여 안정성을 높이세요
4. 실습: 오케스트레이터 구축
김개발 씨는 이론을 충분히 배웠지만, 실제로 작동하는 오케스트레이터를 만들어보고 싶었습니다. "지금까지 배운 라우팅, 동적 선택, 워크플로를 모두 통합한 시스템을 구축해볼까?" 드디어 실전 프로젝트를 시작할 시간입니다.
오케스트레이터 구축은 라우팅, 동적 선택, 워크플로 관리를 통합한 완전한 시스템을 만드는 것입니다. 마치 교향악단의 지휘자가 각 악기의 연주를 조율하여 하나의 완벽한 공연을 만들어내는 것과 같습니다.
모든 구성 요소가 조화롭게 작동해야 훌륭한 결과물이 탄생합니다.
다음 코드를 살펴봅시다.
from typing import Dict, List, Any
import asyncio
from dataclasses import dataclass
@dataclass
class Agent:
name: str
type: str
async def execute(self, task: str, context: Dict = None) -> str:
# 실제 에이전트 로직 (여기서는 시뮬레이션)
await asyncio.sleep(0.5)
return f"{self.name}이(가) '{task}' 완료: {context}"
class MasterOrchestrator:
def __init__(self):
self.agents: Dict[str, Agent] = {}
self.workflow_steps: List[Dict] = []
def register_agent(self, agent: Agent):
"""에이전트 등록"""
self.agents[agent.type] = agent
def define_workflow(self, steps: List[Dict]):
"""워크플로 정의"""
self.workflow_steps = steps
async def execute_task(self, user_request: str) -> Dict[str, Any]:
"""전체 오케스트레이션 실행"""
results = {"request": user_request}
for step in self.workflow_steps:
# 동적으로 에이전트 선택
agent_type = step["agent_type"]
agent = self.agents.get(agent_type)
if not agent:
results[step["name"]] = f"에이전트를 찾을 수 없음: {agent_type}"
continue
# 이전 단계의 결과를 컨텍스트로 전달
context = {k: v for k, v in results.items() if k != "request"}
result = await agent.execute(step["task"], context)
results[step["name"]] = result
return results
# 사용 예시
async def main():
orchestrator = MasterOrchestrator()
# 에이전트 등록
orchestrator.register_agent(Agent("분석가", "analyzer"))
orchestrator.register_agent(Agent("개발자", "developer"))
orchestrator.register_agent(Agent("테스터", "tester"))
# 워크플로 정의
workflow = [
{"name": "분석", "agent_type": "analyzer", "task": "요구사항 분석"},
{"name": "개발", "agent_type": "developer", "task": "코드 작성"},
{"name": "테스트", "agent_type": "tester", "task": "품질 검증"}
]
orchestrator.define_workflow(workflow)
# 실행
results = await orchestrator.execute_task("로그인 기능 추가")
print("최종 결과:", results)
asyncio.run(main())
김개발 씨는 드디어 모든 퍼즐 조각을 모을 준비가 되었습니다. 지금까지 배운 라우팅, 동적 선택, 워크플로 관리를 하나의 시스템으로 통합하는 것이 목표였습니다.
처음에는 막막했습니다. "어디서부터 시작하지?
어떤 구조로 설계해야 하지?" 하지만 차근차근 생각해보니 명확해졌습니다. 먼저 에이전트를 등록할 수 있는 레지스트리가 필요하고, 워크플로를 정의하는 인터페이스가 필요하며, 이를 실행하는 엔진이 필요했습니다.
박시니어 씨가 옆에서 격려했습니다. "잘 생각했어요.
이제 코드로 구현해보죠." 오케스트레이터 구축이란 정확히 무엇일까요? 쉽게 비유하자면, 오케스트레이터 구축은 마치 스마트홈 허브를 만드는 것과 같습니다.
조명, 에어컨, 보일러, 커튼 등 각각의 기기들이 에이전트입니다. 스마트홈 허브는 "취침 모드"라는 명령을 받으면, 조명을 끄고, 에어컨 온도를 낮추고, 커튼을 닫는 일련의 동작을 순차적으로 실행합니다.
이처럼 오케스트레이터도 여러 에이전트를 조율하여 복잡한 작업을 자동으로 완수합니다. 통합된 시스템이 없던 시절에는 어땠을까요?
개발자들은 각 기능을 개별적으로 호출하고, 수동으로 데이터를 전달하고, 에러를 일일이 처리해야 했습니다. 코드 중복이 심했고, 유지보수가 어려웠습니다.
더 큰 문제는 새로운 에이전트를 추가할 때마다 기존 코드를 대폭 수정해야 한다는 점이었습니다. 확장성이 전혀 없었습니다.
바로 이런 문제를 해결하기 위해 통합 오케스트레이터가 등장했습니다. 오케스트레이터를 사용하면 에이전트 추가가 매우 간단해집니다.
단순히 등록만 하면 됩니다. 또한 워크플로를 선언적으로 정의할 수 있어 가독성이 높아집니다.
무엇보다 공통 로직(로깅, 에러 처리, 모니터링)을 한 곳에서 관리할 수 있다는 큰 이점이 있습니다. 위의 코드를 한 줄씩 살펴보겠습니다.
먼저 Agent 클래스는 각 에이전트의 기본 인터페이스를 정의합니다. 모든 에이전트는 execute 메서드를 구현해야 합니다.
MasterOrchestrator 클래스는 핵심 조율자입니다. register_agent 메서드로 에이전트를 등록하고, define_workflow 메서드로 실행 흐름을 정의합니다.
execute_task 메서드는 워크플로를 순회하면서 각 단계를 실행하고, 이전 단계의 결과를 다음 단계에 전달합니다. 실제 현업에서는 어떻게 활용할까요?
예를 들어 이커머스 주문 처리 시스템을 개발한다고 가정해봅시다. 사용자가 "주문하기"를 클릭하면 다음과 같은 워크플로가 실행됩니다.
재고 확인 에이전트가 상품 재고를 체크하고, 결제 에이전트가 결제를 처리하고, 배송 에이전트가 배송을 예약하고, 알림 에이전트가 고객에게 알림을 보냅니다. 각 단계가 실패하면 롤백 로직이 자동으로 실행됩니다.
이 모든 과정이 오케스트레이터에 의해 투명하게 관리됩니다. 하지만 주의할 점도 있습니다.
초보 개발자들이 흔히 하는 실수 중 하나는 오케스트레이터를 너무 복잡하게 만드는 것입니다. 모든 기능을 한 클래스에 우겨넣으면 오히려 유지보수가 어려워집니다.
따라서 책임을 분리하세요. 에이전트 레지스트리, 워크플로 엔진, 에러 핸들러를 별도 클래스로 나누는 것이 좋습니다.
또한 에이전트 간 통신은 명확한 인터페이스를 통해서만 이루어져야 합니다. 다시 김개발 씨의 이야기로 돌아가 봅시다.
오케스트레이터를 완성한 김개발 씨는 뿌듯함을 느꼈습니다. 이제 새로운 기능을 추가하는 데 걸리는 시간이 절반으로 줄었고, 코드의 명확성도 크게 향상되었습니다.
오케스트레이터 구축을 제대로 이해하면 확장 가능하고 유지보수하기 쉬운 AI 시스템의 핵심을 완성할 수 있습니다. 여러분도 오늘 배운 내용을 실제 프로젝트에 적용해 보세요.
실전 팁
💡 - 책임 분리 원칙을 지켜 오케스트레이터가 너무 비대해지지 않도록 하세요
- 에이전트 간 데이터 전달은 명확한 스키마를 정의하여 타입 안정성을 확보하세요
5. 실습: 조건부 에이전트 실행
김개발 씨의 오케스트레이터는 잘 작동했지만, 모든 상황에서 동일한 워크플로를 실행하는 것은 비효율적이었습니다. "상황에 따라 다른 에이전트를 실행할 수는 없을까?
조건에 따라 분기하는 로직이 필요해!"
조건부 에이전트 실행은 실행 중 발생하는 상황이나 데이터에 따라 다음 실행할 에이전트를 동적으로 결정하는 것입니다. 마치 내비게이션이 교통 상황에 따라 경로를 재계산하는 것과 같습니다.
막히는 길이 있으면 우회하고, 빠른 길이 열리면 그쪽으로 안내합니다.
다음 코드를 살펴봅시다.
from typing import Dict, Any, Callable
import asyncio
class ConditionalOrchestrator:
def __init__(self):
self.agents: Dict[str, Callable] = {}
self.rules: List[Dict] = []
def register_agent(self, name: str, agent_func: Callable):
"""에이전트 함수 등록"""
self.agents[name] = agent_func
def add_rule(self, condition: Callable, agent_name: str, priority: int = 0):
"""조건부 규칙 추가"""
self.rules.append({
"condition": condition,
"agent": agent_name,
"priority": priority
})
# 우선순위대로 정렬
self.rules.sort(key=lambda x: x["priority"], reverse=True)
async def execute(self, context: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
"""조건에 맞는 에이전트 선택 및 실행"""
results = {"context": context, "steps": []}
while True:
# 현재 상황에 맞는 규칙 찾기
matched_rule = None
for rule in self.rules:
if rule["condition"](results):
matched_rule = rule
break
if not matched_rule:
break # 더 이상 실행할 규칙이 없음
# 에이전트 실행
agent_name = matched_rule["agent"]
agent_func = self.agents[agent_name]
result = await agent_func(results)
results["steps"].append({
"agent": agent_name,
"result": result
})
# 종료 조건 체크
if result.get("done"):
break
return results
# 사용 예시
async def security_check(context: Dict) -> Dict:
"""보안 검사 에이전트"""
await asyncio.sleep(0.3)
has_vulnerability = len(context.get("steps", [])) < 1 # 시뮬레이션
return {"done": not has_vulnerability, "secure": not has_vulnerability}
async def fix_security(context: Dict) -> Dict:
"""보안 취약점 수정 에이전트"""
await asyncio.sleep(0.5)
return {"done": True, "fixed": True}
async def deploy(context: Dict) -> Dict:
"""배포 에이전트"""
await asyncio.sleep(0.2)
return {"done": True, "deployed": True}
async def main():
orchestrator = ConditionalOrchestrator()
# 에이전트 등록
orchestrator.register_agent("security_check", security_check)
orchestrator.register_agent("fix_security", fix_security)
orchestrator.register_agent("deploy", deploy)
# 조건부 규칙 정의
orchestrator.add_rule(
condition=lambda ctx: len(ctx["steps"]) == 0, # 첫 단계
agent_name="security_check",
priority=100
)
orchestrator.add_rule(
condition=lambda ctx: any(s["result"].get("secure") == False for s in ctx["steps"]),
agent_name="fix_security",
priority=90
)
orchestrator.add_rule(
condition=lambda ctx: all(s["result"].get("secure") != False for s in ctx["steps"]),
agent_name="deploy",
priority=80
)
# 실행
results = await orchestrator.execute({"project": "my-app"})
print("실행 결과:", results)
asyncio.run(main())
김개발 씨는 새로운 요구사항을 받았습니다. "코드를 배포할 때, 보안 취약점이 발견되면 자동으로 수정하고, 문제가 없으면 바로 배포하도록 해주세요." 기존의 고정된 워크플로로는 이런 유연성을 구현할 수 없었습니다.
고민하던 김개발 씨는 문득 깨달았습니다. "워크플로를 미리 정해두는 게 아니라, 실행 중에 상황을 보고 결정하면 되겠구나!" 박시니어 씨가 고개를 끄덕였습니다.
"맞아요. 조건부 실행을 구현하면 훨씬 유연한 시스템을 만들 수 있어요." 조건부 에이전트 실행이란 정확히 무엇일까요?
쉽게 비유하자면, 조건부 에이전트 실행은 마치 의사의 진단 프로세스와 같습니다. 환자를 진찰할 때 의사는 미리 정해진 절차를 따르는 게 아닙니다.
먼저 기본 검진을 하고, 이상이 발견되면 정밀 검사를 추가로 지시합니다. 정밀 검사 결과에 따라 치료 방법을 결정합니다.
각 단계의 결과가 다음 단계를 결정합니다. 이처럼 조건부 실행도 이전 단계의 결과를 보고 다음 행동을 동적으로 결정합니다.
고정 워크플로만 사용하던 시절에는 어땠을까요? 개발자들은 모든 가능한 시나리오별로 워크플로를 미리 만들어야 했습니다.
"보안 취약점이 있는 경우 워크플로", "없는 경우 워크플로"를 각각 정의했습니다. 경우의 수가 늘어나면 워크플로도 기하급수적으로 증가했습니다.
더 큰 문제는 실행 중에 발생하는 예상치 못한 상황을 처리할 수 없다는 점이었습니다. 시스템은 경직되었고 유연성이 없었습니다.
바로 이런 문제를 해결하기 위해 조건부 에이전트 실행이 등장했습니다. 조건부 실행을 사용하면 하나의 오케스트레이터로 다양한 시나리오를 처리할 수 있습니다.
또한 새로운 조건을 추가할 때 기존 코드를 건드리지 않고 규칙만 추가하면 됩니다. 무엇보다 실행 중에 발생하는 동적인 상황에 지능적으로 대응할 수 있다는 큰 이점이 있습니다.
위의 코드를 한 줄씩 살펴보겠습니다. 먼저 ConditionalOrchestrator 클래스는 에이전트와 규칙을 관리합니다.
add_rule 메서드로 조건과 그에 해당하는 에이전트를 등록합니다. 우선순위를 지정할 수 있어 여러 조건이 동시에 만족될 때 어떤 것을 먼저 실행할지 결정할 수 있습니다.
execute 메서드는 반복문을 돌면서 현재 상황에 맞는 규칙을 찾아 해당 에이전트를 실행합니다. 에이전트의 실행 결과가 컨텍스트에 누적되어 다음 조건 판단에 영향을 줍니다.
실제 현업에서는 어떻게 활용할까요? 예를 들어 고객 지원 챗봇을 개발한다고 가정해봅시다.
고객이 문의를 하면 먼저 감정 분석 에이전트가 고객의 기분을 파악합니다. 화가 난 고객이면 즉시 상급 상담원 연결 에이전트로 전달합니다.
일반 문의라면 FAQ 검색 에이전트가 자동 답변을 시도합니다. FAQ로 해결되지 않으면 전문 상담 에이전트가 개입합니다.
이런 복잡한 분기를 조건부 실행으로 깔끔하게 구현할 수 있습니다. 하지만 주의할 점도 있습니다.
초보 개발자들이 흔히 하는 실수 중 하나는 조건을 너무 복잡하게 만드는 것입니다. 조건 로직이 복잡해지면 디버깅이 어려워지고 예측 불가능한 동작이 발생할 수 있습니다.
따라서 조건은 가능한 한 단순하고 명확하게 작성해야 합니다. 또한 무한 루프를 방지하기 위해 반드시 종료 조건을 명확히 정의하세요.
최대 반복 횟수를 제한하는 것도 좋은 방법입니다. 다시 김개발 씨의 이야기로 돌아가 봅시다.
조건부 실행 시스템을 구축한 후, 다양한 시나리오를 하나의 오케스트레이터로 처리할 수 있게 되었습니다. 코드량은 60% 줄었고, 새로운 조건 추가는 몇 분이면 가능해졌습니다.
조건부 에이전트 실행을 제대로 이해하면 복잡하고 동적인 상황에서도 지능적으로 대응하는 AI 시스템을 구축할 수 있습니다. 여러분도 오늘 배운 내용을 실제 프로젝트에 적용해 보세요.
실전 팁
💡 - 조건 로직은 단순하고 명확하게 유지하여 디버깅을 쉽게 하세요
- 무한 루프 방지를 위해 최대 실행 횟수 제한을 반드시 설정하세요
- 조건과 에이전트를 분리하여 재사용성을 높이세요
이상으로 학습을 마칩니다. 위 내용을 직접 코드로 작성해보면서 익혀보세요!
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