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Dev.toAI/ML
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ADK-TS의 콜백과 상태 관리 기능을 활용하여 관측 가능하고 설정 가능한 다중 에이전트 파이프라인을 구축하는 방법
Build a Research Assistant AI Agent with TypeScript (Part 2): Callbacks, State, and Memory
AI 요약
Context
기존 4단계 순차 에이전트 파이프라인은 진행률 표시 없이 30~60초간 무작위로 실행됩니다. 설정 변경 시 코드 수정이 필요하며 세션 종료 시 모든 데이터가 손실되는 구조였습니다.
Technical Solution
- [beforeAgentCallback, afterAgentCallback] → [각 에이전트 라이프사이클 전후에 로깅과 타이밍 측정 기능 추가]
- [beforeToolCallback] → [프레임워크 수준에서 검색 횟수 제한 강제 적용, LLM이 제한을 우회하지 못하도록 툴 호출 차단]
- [상태 키 접두사(app:, user:, temp:)] → [앱 전역 설정, 사용자별 환경설정, 일시적 데이터를 구분하여 저장]
- [.withQuickSession()] → [에이전트 실행 시작 시점에 세션 상태 사전 로드]
- [MemoryService] → [완료된 연구 세션을 영구 저장하고 세션 간 검색 가능하게 구현]
Impact
Key Takeaway
콜백은 에이전트 정의를 수정하지 않고도 모니터링 기능을 추가할 수 있으며, 상태 접두사는 데이터 범위를 명확히 구분하여 다중 에이전트 시스템의 관측 가능성을 향상시킨다.
실천 포인트
다중 AI 에이전트 파이프라인에서 ADK-TS의 콜백 함수를 통해 에이전트 실행 단계별 모니터링을 구현하고, 상태 접두사를 활용하여 데이터 관리를 체계화하며, MemoryService로 세션 간 영속성을 확보한다.