피드로 돌아가기
Dev.toAI/ML
원문 읽기
14K+ 공고 기반 검색 플랫폼의 Retrieval에서 Agentic Action으로의 아키텍처 확장
The Job Search Agent: How I’d Add Dedalus to My GTM Job Intelligence Platform
AI 요약
Context
Python, FastAPI, PostgreSQL 기반의 GTM Job Intelligence 플랫폼으로 14K개 이상의 공고를 구조화하여 제공함. 단순 정보 검색(Retrieval) 단계에 머물러 사용자가 직접 의사결정을 내려야 하는 UX 병목 지점 발생.
Technical Solution
- 기존 Scraping 및 LLM Extraction 파이프라인을 유지하며 상단에 Dedalus 기반 Orchestration Layer 추가
- MCP(Model Context Protocol) 도입을 통한 Agent의 내부 시스템 접근 권한 제한 및 보안성 강화
- Raw Database 접근 대신 Scoped Tool Access 방식을 채택하여 모듈형 기능 확장 구조 설계
- 단순 쿼리 결과 반환에서 사용자 목표 및 제약 조건 분석을 통한 맞춤형 Action 추천 로직으로 전환
- 구조화된 인터페이스(Structured Interfaces)를 통한 Agent의 실행 신뢰성 및 유지보수 효율성 확보
실천 포인트
- 검색 시스템을 에이전트로 확장 시 기존 데이터 파이프라인을 유지하고 오케스트레이션 계층만 분리하여 설계할 것 - 에이전트에게 광범위한 권한을 주는 대신 MCP와 같은 프로토콜을 통해 필요한 도구만 노출하는 Scoped Access 적용 검토 - LLM의 응답을 단순 텍스트가 아닌 구조화된 인터페이스를 거치게 하여 운영 안정성을 확보할 것