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I spent 5 weeks building an open-source multi-agent orchestrator. The hard part wasn't the agents — it was the memory.
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AI/ML

5주 만에 구현한 개인-조직 메모리 자동 승급 기반 Multi-Agent Orchestrator

I spent 5 weeks building an open-source multi-agent orchestrator. The hard part wasn't the agents — it was the memory.

gen992026년 6월 2일10분advanced

AI 요약

Context

기존 Agent 프레임워크의 단순 Primitives 제공으로 인한 도메인 지식 파편화 및 전파 불가 현상 발생. 시니어 엔지니어의 암묵적 지식이 개인 저장소에 머물러 조직 전체의 Agent 성능 저하를 유발하는 구조적 한계 식별.

Technical Solution

  • 5-Layer Memory Stack 설계를 통한 L1(Personal)부터 L4(MarkdownStore)까지의 데이터 계층 구조화
  • Frequency, Outcome Correlation, LLM Self-eval의 3-Path Promotion Engine을 통한 자동 지식 승급 로직 구현
  • praxia.extensions.Registry 기반의 7개 확장 포인트 설계를 통한 코어 수정 없는 기능 확장성 확보
  • LiteLLM 계층 도입으로 100개 이상의 LLM Provider API 파편화 해결 및 코어 로직 격리
  • Streamlit UI와 FastAPI 기반 Headless Backend 분리를 통한 UI 교체 유연성 확보
  • Enterprise-grade 기능(SSO, RBAC, KMS 암호화)을 OSS 코어에 직접 통합하여 채택 진입장벽 제거

실천 포인트

- 개인-조직 간 지식 전파를 위한 자동화된 Promotion Pipeline 설계 검토 - 확장 포인트 설계 시 Registry 패턴을 활용하여 Core와 Plugin의 의존성 분리 - LLM API 통합 시 LiteLLM과 같은 추상화 계층을 통해 Provider 종속성 제거 - 엔터프라이즈 필수 기능(RBAC, Audit Log)을 설계 초기 단계부터 코어에 반영

태그

#Knowledge Promotion#Multi-Agent Orchestrator#RBAC#LiteLLM#Memory Stack
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