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Dev.toAI/ML
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HazelJS 기반 Multi-agent Orchestration을 통한 AI 식단 관리 시스템 구축
A Meal Planner & Grocery Shopping Agent in Typescript with HazelJS
AI 요약
Context
단일 LLM 기반 처리 시 발생하는 복잡한 워크플로우 제어의 한계와 낮은 응답 신뢰성 해결 필요. 사용자의 식단 제한, 예산, 조리 시간 등 다차원적인 제약 조건을 정밀하게 반영하는 구조적 설계 요구.
Technical Solution
- NutritionCoachAgent를 Supervisor로 설정한 Routing 구조를 통해 하위 전문 에이전트로 업무를 위임하는 Orchestration 설계
- DietaryIntakeAgent의 정형 데이터 추출 로직을 통한 사용자 제약 조건의 구조화된 파싱 구현
- RecipeSearchAgent 내 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 및 ragTopK=3 설정을 통한 시맨틱 기반의 정확한 레시피 검색 최적화
- @Agent, @Tool, @Delegate 데코레이터 기반의 관심사 분리(Separation of Concerns)로 에이전트별 책임 범위를 명확히 정의
- Circuit Breaker 및 Rate Limiting 메커니즘을 내장하여 AI 서비스의 Production Resilience 확보
- HazelJS Inspector를 활용한 Real-time Execution Trace 및 Tool Call Log 모니터링 체계 구축
실천 포인트
- 복잡한 AI 워크플로우 설계 시 단일 프롬프트 대신 Supervisor-Worker 패턴의 Multi-agent 구조 검토 - LLM의 환각 현상을 방지하기 위해 RAG 기반의 Knowledge Base 서비스 연동 및 Top-K 파라미터 튜닝 - AI 에이전트의 상태 추적과 디버깅을 위해 Execution Trace를 제공하는 Observability 도구 도입 - 외부 API 의존성이 높은 AI 서비스에 Circuit Breaker를 적용하여 시스템 전체의 가용성 확보