Multi-Agent Orchestration을 통한 웹 진단 자동화 및 성능 4배 향상

I Built an AI Tool That Finds Bad Local Business Websites (And Pitches Them Redesigns)

Shane Castile2026년 5월 23일5분intermediate

AI 요약

Context

수동 웹사이트 분석 및 제안서 작성 과정에서 발생하는 막대한 시간 소모와 비효율성 존재. 단일 스레드 기반의 순차적 스캔 방식은 대규모 데이터 처리 시 타임아웃 발생 및 메모리 블로팅 문제로 확장성 한계 직면.

Hermes Agent의 delegate_task를 활용한 Multi-Agent Architecture 설계로 워크로드 분산
Main Agent가 비즈니스 발견 및 태스크 할당을 관리하고, N개의 Subagent가 독립적으로 분석을 수행하는 Manager-Worker 구조 채택
Subagent 간 Context Window를 격리하여 메모리 효율성을 확보하고 특정 사이트의 403 에러나 Timeout이 전체 프로세스에 영향을 주지 않는 Isolation 구현
Python 기반의 5개 전문 스코어링 모듈(Mobile, Design, SEO, Accessibility, Performance)을 통해 정량적 지표 추출
execute_code를 통한 실시간 코드 실행 및 web_extract, browser 기능을 연동한 데이터 수집 파이프라인 구축
수집된 정량 데이터를 기반으로 맞춤형 Pitch Email을 자동 생성하는 End-to-End 자동화 워크플로우 완성

실천 포인트

1. 대규모 외부 API/웹 스캔 시 개별 작업 단위의 Context Isolation을 적용하여 장애 전파 차단

2. 범용 AI 모델에 의존하기보다 구체적인 정량 지표를 계산하는 전용 코드 모듈(Scoring Engine)을 결합하여 신뢰성 확보

3. Multi-Agent 구조 설계 시 Manager-Worker 역할 분담을 통해 오케스트레이션 복잡도 제어

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