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Dev.toAI/ML
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Laravel AI SDK의 Sub-Agent 도입을 통한 Multi-Agent 시스템 확장성 확보
Laravel AI SDK Sub-Agents: Build Multi-Agent Systems That Actually Scale
AI 요약
Context
기존에는 Tool 클래스 내부의 handle() 메서드에 Agent 로직을 삽입하는 Workaround 방식으로 Multi-Agent 시스템을 모사함. 이 구조는 Agent 전용의 Instructions, Tools, Provider 설정을 독립적으로 관리할 수 없어 컨텍스트 오염과 유지보수 효율 저하라는 한계점이 존재함.
Technical Solution
- Tool의 tools() 메서드에서 Agent 클래스를 직접 반환하는 First-class citizen 구조로 전환
- Parent Agent와 Sub-Agent 간의 Context Isolation을 통해 불필요한 History 전이 및 Token 낭비 방지
- 각 Sub-Agent를 독립적인 PHP 클래스로 정의하여 도메인별 전용 Instructions와 Tool set을 부여하는 Specialization 구현
- Sub-Agent별로 상이한 LLM Provider 및 Model 설정을 가능케 하여 작업 복잡도에 따른 비용 최적화 달성
- Agent 클래스의 재귀적 호출 구조를 통해 필요에 따른 다층 계층형(Nested) 에이전트 아키텍처 설계 가능
- Parent Agent는 Routing에만 집중하고 Sub-Agent는 세부 도메인 수행에 집중하는 책임 분리(Separation of Concerns) 적용
실천 포인트
- 복잡한 LLM 태스크 수행 시 단일 Agent 대신 Orchestrator-Specialist 구조의 Sub-Agent 패턴 검토 - 단순 쿼리는 저비용 모델에, 복잡한 추론은 고성능 모델에 할당하는 Model Routing 전략 수립 - Context Window 효율화를 위해 Parent와 Sub-Agent 간의 History 공유 여부 및 전송 데이터 최소화 설계 - 무분별한 Nested Agent 생성보다 1단계 계층 구조를 우선 적용하여 Latency 증가 억제