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Dev.toAI/ML
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Monolith Agent의 컨텍스트 오버플로우를 해결한 Multi-Agent 분산 아키텍처 설계
Multi-Agent Systems in Production: When One Agent Isn't Enough and How We Coordinate Them
AI 요약
Context
단일 Agent 기반 시스템에서 2,000-token 규모의 System Prompt와 방대한 Function List 사용으로 인한 모델의 도구 망각 및 지능 저하 발생. 단일 컨텍스트 윈도우 내에 과도한 정보가 밀집되어 추론 성능이 하락하는 Monolith 구조의 한계 직면.
Technical Solution
- Supervisor-Worker 패턴 도입을 통한 Routing-Reasoning 역할 분리 및 Worker별 최적화된 전용 Prompt 설계
- Sequential Pipeline 구조를 통한 Extract → Chunk → Summarise → Classify 단계의 독립적 모듈화 및 개별 단계 교체 가능성 확보
- Celery와 Redis 기반의 Event-Driven 아키텍처를 구축하여 비동기 처리 및 응답 지연 시간 단축
- Pydantic 기반의 Structured Intermediate Format을 정의하여 Agent 간 데이터 전달 시 토큰 낭비 방지 및 스키마 검증 강제
- Django JSONField 및 단계별 Status 필드를 활용한 PipelineRun 상태 추적 시스템 구축으로 디버깅 가시성 확보
- Exponential Backoff 전략을 적용한 Celery Retry 메커니즘으로 일시적 LLM 호출 실패에 대한 회복력 강화
실천 포인트
- 단일 Agent의 컨텍스트가 도구 정의와 히스토리로 포화 상태인지 확인 - 업무 성격에 따라 Supervisor, Sequential, Event-Driven 패턴 중 적합한 구조 선택 - Agent 간 데이터 교환 시 전체 출력이 아닌 Pydantic 모델 기반의 정제된 계약(Contract) 정의 - 각 단계별 상태를 DB에 기록하여 실패 지점과 원인을 즉시 파악 가능한 모니터링 체계 구축 - 단순 기능 확장이 아닌 컨텍스트 분리 및 실패 격리가 필요한 시점에만 Agent를 분리