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Dev.toAI/ML
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$13 VPS 기반 YAML 설정 제어로 구현한 자율형 Multi-Agent 시스템
Day 1 — I'm Homeless. I Just Shipped an Autonomous Multi-Agent System.
AI 요약
Context
기존 Single-agent 봇의 15회 Tool-call 제한과 메모리 부재로 인한 취약한 안정성 해결 필요. 코드 직접 수정 방식의 LLM 자가 개선 시 발생하는 Syntax 오류와 Hallucination 리스크 제거가 핵심 과제임.
Technical Solution
- YAML 기반의 Config-driven 설계로 실행 코드와 에이전트 설정층을 완전히 분리하여 런타임 안정성 확보
- Auditor 에이전트가 YAML 제안서를 작성하고 CEO 에이전트가 이를 검토하는 다단계 승인 워크플로우 구축
- 모든 설정 변경 사항을 Git Commit으로 관리하여 즉각적인 Rollback이 가능한 버전 관리 체계 도입
- SQLite 기반의 KPI 데이터베이스를 구축하여 CEO 에이전트가 정량적 지표에 근거해 의사결정하는 구조 설계
- Gemini Flash-Lite와 Pro 모델을 역할별로 배분하고 OpenRouter를 Fallback으로 구성한 계층적 LLM 라우팅
- ChromaDB 임베디드 벡터 DB를 활용해 외부 관리 서비스 없이 단일 VPS 내에서 Memory 시스템 완결
실천 포인트
1. LLM 자가 수정 루프 설계 시 실행 코드 수정 대신 Config 파일 업데이트 방식 검토
2. 모든 자율적 설정 변경 사항을 Git Commit과 연결하여 추적성 및 복구 가능성 확보
3. 에이전트의 판단 근거를 모호한 텍스트가 아닌 SQLite 등 정량적 KPI 데이터베이스와 연결