피드로 돌아가기
Dev.toAI/ML
원문 읽기
Pydantic AI Capability 기반의 모듈형 AI Agent 확장 구조 설계
Building Modular AI Agent Features with Pydantic AI Capabilities
AI 요약
Context
AI Agent 개발 시 기능 추가에 따른 코드 복잡도 증가와 낮은 재사용성 문제 발생. 개별 Agent마다 반복되는 Toolset 및 Instructions 정의로 인한 유지보수 효율 저하 해결 필요.
Technical Solution
- AbstractCapability 클래스 상속을 통한 행위 단위의 모듈화 구조 설계
- get_instructions() 메서드를 통한 에이전트 역할 및 지침의 캡슐화 구현
- get_toolset() 기반의 Toolset 동적 할당으로 기능 확장성 확보
- Tavily Search API 연동을 통한 실시간 웹 리서치 기능의 플러그인화
- pgvector와 Neo4j/Graphiti 조합을 통한 Semantic Search 및 GraphRAG 통합 Capability 구축
- Lifecycle hooks 적용을 통한 에이전트 실행 전후의 일관된 제어 흐름 제어
실천 포인트
- 반복되는 LLM 지침과 도구 세트를 AbstractCapability로 추상화하여 공통 모듈로 분리할 것 - 단순 Vector Search의 한계를 극복하기 위해 Knowledge Graph를 결합한 Hybrid RAG 구조 검토 - 기능 단위의 독립적 테스트가 가능하도록 Capability 기반의 플러그인 아키텍처 채택