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Dev.toAI/ML
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Gemini 기반 Multi-Agent 토론 구조의 전략 결정 AI 설계
I built a multi-agent IPL captain cool AI on Gemini
AI 요약
Context
단순 텍스트 생성 방식의 LLM 챗봇으로는 복잡한 스포츠 경기 상황의 다각도 분석과 의사결정 추론 과정을 구현하는 데 한계 존재. 단일 프롬프트 기반의 응답은 논리적 검증 단계가 부족하여 신뢰도 낮은 결과물을 생성하는 문제 발생.
Technical Solution
- 단일 LLM 호출 방식을 지양하고 역할이 분리된 4개의 특화 Agent를 배치한 Multi-Agent Orchestration 설계
- Google Search Tool을 활용한 실시간 데이터 fetch 기반의 Stats Analyst Agent를 통해 데이터 기반의 객관적 근거 확보
- Persona-driven Prompting을 적용한 Strategist Agent로 캡틴별 성향에 따른 가변적 의사결정 로직 구현
- Devil's Advocate Agent를 통한 결정 사항의 비판적 검증 및 대안 제시로 추론의 신뢰성 강화
- 최종 결정 사항에 대해 Counterfactual 분석을 수행하여 선택하지 않은 경로의 기회비용을 정량적 수치(Win Probability)로 산출
- Web Speech API와 Vite 기반 UI를 통한 분석 과정의 시각화 및 음성 인터페이스 통합
실천 포인트
- 단순 챗봇 구현 대신 Agent 간 상호 검증(Debate) 구조를 도입하여 LLM의 Hallucination 억제 - 구체적인 Persona 설정을 통해 동일 모델 내에서도 서로 다른 관점의 결과물을 도출하는 전략 채택 - 결과값뿐만 아니라 '반사실적 추론(Counterfactual)'을 포함하여 의사결정의 근거를 정량적으로 제시 - 외부 API 호출 시 단순 텍스트 반환이 아닌 Structured JSON 포맷을 강제하여 후속 Agent의 처리 효율성 증대