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패스트캠퍼스 환급챌린지 16일차 : 실전 AI Agent의 모든 것 - 34개 프로젝트로 MCP부터 GraphRAG Agent까지 (by. 공원나연) 강의 후기
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패스트캠퍼스 환급챌린지 16일차 : 실전 AI Agent의 모든 것 - 34개 프로젝트로 MCP부터 GraphRAG Agent까지 (by. 공원나연) 강의 후기

2025. 7. 16. 22:11

본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.

 


 

'50일의 기적 AI 환급반' 도전 16일차 입니다.

 

오늘은 part2의 'ch3. N개 이상의 Agent' 중

02. Multi Agent를 위한 필수 개념과 구현

위 1개의 강의를 수강하였습니다.

 

 이번에 들은 강의에서는 Multi Agent 구조에서 핵심이 되는 개념인 "HandOffs"와 이를 구현하는 방식에 대해 배웠습니다. 먼저, HandOffs는 하나의 에이전트가 다른 에이전트에게 제어권을 넘기는 방식입니다. 단순히 역할을 나누는 것이 아니라, 실제로 동작 흐름을 다음 에이전트로 전달하는 구조인데요. 이 개념을 실제 코드로 구현할 때는 LangGraph에서 제공하는 Command 객체를 사용합니다.

 

 Command의 핵심은 goto와 update입니다. goto는 다음에 실행할 노드를 문자열로 지정하며, update는 상태(state)에 어떤 값을 추가하거나 변경할지를 결정합니다. 예를 들어, agent_1에서 생성된 메시지를 agent_2에게 넘기고, agent_2에서 응답을 생성하여 종료할 수 있습니다. 이때 명시적인 엣지 정의 없이도 흐름이 자연스럽게 이어지는 점이 인상적이었습니다.

 

 서브 그래프 구현을 할 때도 HandsOffs를 사용할 수 있습니다. 보통 하나의 노드(node)만 알고 있는 상황에서 다른 상위 에이전트로 이동해야 하는 경우가 생기는데, 이때는 graph=Command.PARENT 옵션을 통해 부모 노드를 참조할 수 있습니다.

 

 또한, HandsOffs를 도구로 사용도 가능합니다. 예약 기능을 담당하는 에이전트를 tool로 등록하고, 이를 호출하면 내부적으로는 Command를 반환하여 흐름을 전환합니다. 이 방식은 기존의 LangChain에서의 툴 호출 방식과 비슷하면서도, 더 유연한 에이전트 간 전환이 가능해 보였습니다.

 

 이번 강의를 들으면서 단순히 기술적인 구현을 넘어서 하나의 시스템 안에서 에이전트들이 어떻게 협업하고 제어 흐름을 나누며 독립적으로 작업을 수행할 수 있을지에 대한 큰 그림을 그릴 수 있었습니다. 앞으로 실제 프로젝트에서도 복잡한 문제를 해결할 때 이와 같은 멀티 에이전트 구조를 도입하면, 더 구조적이고 유연한 시스템을 만들 수 있을 것이라 생각합니다.


 

- 필수 URL 가이드

https://fastcampus.info/4n8ztzq

 

 

 

- 인증샷

 

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