프레임워크 없이 구현한 Planner 기반 Multi-Agent 동적 라우팅 시스템

Context

LangChain 등 기존 프레임워크의 과도한 추상화로 인한 내부 로직 불투명성과 디버깅 난이도 증가 문제 발생. 단일 LLM의 모든 역할 수행 시 발생하는 품질 저하를 해결하기 위해 각 단계별 전문 Agent 분리 필요성 대두.

Technical Solution

• Planner 중심의 Dynamic Routing 구조를 통한 런타임 기반 차기 Agent 결정 로직 설계
• Architect, Engineer, Critic, TestRunner, Refactorer로 구성된 역할 기반 전문 Agent 분리
• Agent별 개별 Memory Namespace와 Shared Loop Memory를 결합한 계층적 상태 관리 체계 구축
• Engineer와 Critic 간의 반복적 피드백 루프(Feedback Loop)를 통한 코드 정교화 과정 구현
• pytest 기반의 TestRunner를 통합하여 실제 실행 결과에 근거한 Grounding 메커니즘 적용
• JSON 기반의 정형화된 메시지 교환 방식을 통한 Agent 간 통신 및 제어 흐름 최적화