Python 없이 Go로 구현한 YAML 기반 Multi-Agent 런타임 설계

Context

AI 에이전트 프레임워크의 Python 의존성이 높음. 비개발자의 접근성이 낮고 런타임 환경 설정이 복잡함. 고성능 동시성 처리가 필요한 멀티 에이전트 워크플로우 구현에 한계가 있음.

Technical Solution

• YAML 파일 기반의 선언적 인터페이스를 도입하여 에이전트 역할, 도구, LLM 설정을 정의하는 구조
• Goroutine을 에이전트 단위로 할당하여 LLM 응답 및 도구 실행 대기 시간을 효율적으로 처리하는 동시성 모델
• Channel을 이용해 에이전트 간 상태 공유 없이 타입 안정성이 보장된 메시지 통신 체계 구축
• Kahn's Algorithm 기반의 Topological Sort 스케줄러를 통해 에이전트 간 의존성 그래프를 분석하고 실행 순서를 자동 결정하는 방식
• Context 패키지를 활용하여 전체 콜 스택에 걸쳐 취소 신호와 타임아웃을 전파하는 제어 설계
• Supervisor 모델을 추가하여 LLM 호출 실패 및 타임아웃 발생 시 에이전트를 재시작하는 복구 메커니즘 적용

Key Takeaway

동시성 처리가 핵심인 시스템 설계 시 언어 자체의 기본 프리미티브(Goroutine, Channel)를 최대한 활용하여 복잡한 런타임 오버헤드를 줄이는 전략이 유효함. 특히 분산 제어 시스템에서는 스케줄러와 감독자(Supervisor) 간의 통신 규약을 최우선으로 설계하여 데드락 위험을 방지해야 함.