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Dev.toAI/ML
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주간 0.6유로 비용으로 자가 학습하는 Multi-Agent 아키텍처 구현
I Built a Self-Improving Health Platform: Five AI Agents That Learn Every Week
AI 요약
Context
정적 모델 기반 AI 서비스의 특성으로 인한 최신 의학 지식 반영 지연 및 법적 컴플라이언스 누락 위험 존재. 수동 업데이트의 리소스 한계를 극복하기 위한 자동화된 지식 확장 체계 필요.
Technical Solution
- Synthetic Patients Agent를 통한 가상 데이터 생성 및 Claude Haiku 기반의 4개 차원 다각도 정량 평가 수행
- 평가 점수 미달 항목을 PubMed API 쿼리로 변환하여 지식 공백을 식별하는 Auto-KB 파이프라인 구축
- 추출된 사실 관계를 Subject-Predicate-Object 형태의 Triples 구조로 DB에 저장하여 런타임 컨텍스트로 활용하는 RAG 전략 채택
- Event-driven 기반의 가벼운 Rule Engine인 Orchestrator를 통해 에이전트 간 상태 전이 및 긴급 컴플라이언스 스캔 제어
- 복잡한 Framework 대신 TypeScript와 Cron Job 기반의 단일 책임 원칙(SoC) 적용으로 시스템 복잡도 최소화
Impact
- 주간 운영 비용 0.6유로 미만의 극소액으로 최신 의학 지식의 자동 반영 및 검증 체계 구축
- 전체 시스템 구현을 위해 1,200라인의 TypeScript 코드만으로 고효율 Multi-Agent 루프 완성
실천 포인트
- 복잡한 AI Framework 도입 전, DB 기반의 상태 공유와 가벼운 Rule Engine으로 에이전트 간 통신 구현 검토 - LLM의 성능 평가를 위해 상위 모델(Sonnet)이 생성하고 하위 모델(Haiku)이 스코어링하는 비용 효율적 검증 루프 설계 - 정적 지식의 한계를 극복하기 위해 Fact 추출 단계를 거쳐 구조화된 Triples 형태로 지식 베이스를 관리하는 전략 고려