Multi-expert Parallel Execution 기반의 AI Multi-brain Dialogue 시스템 구현

From Delivery Rider to Building My First AI System — Here's My Story

ammorick2026년 6월 20일6분intermediate

AI 요약

Context

단일 LLM 기반 Q&A 시스템의 정보 편향성과 검증 부재라는 한계점을 식별. 다양한 도메인 지식을 가진 여러 AI 에이전트 간의 상호 검증을 통한 답변 신뢰도 향상 필요성 대두.

ThreadPoolExecutor를 활용하여 의료, 법률, 전략 등 분야별 전문 Expert Brain의 Parallel Execution 구조 설계
공유 Memory 모듈을 통해 최근 20턴의 대화 이력을 유지하며 컨텍스트 일관성 확보
Expert 간의 독립적 History Log를 생성하고 이를 상호 컨텍스트로 전달하는 Multi-round Debate 로직 구현
JSON 기반의 White/Blacklist를 적용한 Safety Brain을 통해 입력 및 출력 단계의 필터링 체계 구축
Dispatcher가 키워드 매칭을 통해 적절한 전문가를 할당하고 Director Brain이 최종 응답을 Aggregation 하는 파이프라인 구성
환경 변수 관리 및 모듈화 설계를 통해 시스템 확장성과 유지보수성 고려

실천 포인트

1. 복합 도메인 질의 해결을 위해 단일 프롬프트보다 Multi-agent 협업 구조 검토

2. 에이전트 간 토큰 소모량 증가에 따른 Context Window 최적화 전략 수립

3. 정적 필터링의 False-positive 문제를 해결하기 위한 LLM 기반의 동적 Safety Layer 도입 검토

4. 병렬 호출 시 발생하는 Latency 해결을 위한 Timeout 및 Retry 전략 수립

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