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Dev.toAI/ML
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월 $13 VPS 기반, Config-driven 자가 진화 Multi-Agent 시스템 구축
Day 1 — I'm Homeless. I Just Shipped an Autonomous Multi-Agent System.
AI 요약
Context
기존 Single-agent 봇의 툴 호출 횟수 제한(15회) 및 메모리 부재로 인한 낮은 안정성 문제 발생. 실행 간 컨텍스트 유지 불가 및 고정된 로직으로 인한 지속적 성능 개선의 한계를 경험.
Technical Solution
- Code-free Evolution: Python 코드 수정 대신 YAML 기반 Config 파일을 Agent가 직접 수정하게 하여 런타임 에러 및 구문 오류 원천 차단
- KPI-driven Governance: 단순 추론이 아닌 SQLite 기반의 정량적 KPI(매출, 팔로워, 비용)를 근거로 의사결정하는 CEO Agent 도입
- Two-tier Audit Loop: Worker Agent의 성능을 분석하는 Auditor Agent와 이를 최종 승인하는 CEO Agent의 계층 구조 설계
- Git-based Versioning: 모든 Config 변경 사항을 Git Commit으로 기록하여 잘못된 자가 수정 시 즉각적인 Rollback 체계 마련
- Resource Optimization: Gemini Flash-Lite와 Pro의 전략적 배치 및 Embedded DB(SQLite, ChromaDB) 활용으로 외부 매니지드 서비스 비용 제거
실천 포인트
- Agent의 자가 개선 로직 설계 시 실행 코드(Executable Code)와 설정 데이터(Config)를 엄격히 분리했는가 - LLM의 의사결정 근거가 단순 텍스트 추론이 아닌 DB 기반의 정량적 지표(KPI)에 연결되어 있는가 - 자동화된 시스템 변경 사항을 추적하고 복구할 수 있는 버전 관리(Git 등) 체계가 포함되었는가
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