CrewAI나 AutoGen 같은 것이 필요하지 않습니다. 순수 Python으로 멀티 에이전트 파이프라인을 구축하는 방법입니다.

개념 (The Concept)

5개의 AI 에이전트가 파이프라인에서 협업합니다:

Researcher → Writer → Editor → Reviewer → Publisher

각 에이전트는 역할(role), 시스템 프롬프트(system prompt)를 가지며, 다음 에이전트에게 출력을 전달합니다.

구현 (Implementation)

class Agent:
    def __init__(self, name, role, system_prompt):
        self.name = name
...

프레임워크를 사용하지 않는 이유 (Why No Framework?)

• 더 간단함 (Simpler): CrewAI를 사용할 경우 500줄 vs 50줄
• 디버깅 가능 (Debuggable): 정확히 무슨 일이 일어나고 있는지 볼 수 있습니다.
• 유연성 (Flexible): 에이전트를 쉽게 추가/제거할 수 있습니다.
• 의존성 없음 (No dependencies): requests 라이브러리만 필요합니다.
• 모든 LLM과 작동: Ollama, OpenAI, Groq 등 무엇이든 가능합니다.

전문가 팁 (Pro Tips)

1. 에이전트별 다른 모델 사용: 코드 리뷰에는 codellama를, 글쓰기에는 llama3.2를 사용합니다.
2. Temperature 설정: Researcher(사실 기반)의 경우 낮게, Writer(창의적)의 경우 높게 설정합니다.
3. 폴백 (Fallback): 하나의 모델이 실패하면 다른 모델을 시도해봅니다.
4. 로깅 (Logging): 디버깅을 위해 각 에이전트의 출력을 저장합니다.

사용 사례 (Use Cases)

• 블로그 게시물 파이프라인
• 영상 스크립트 생성
• 소셜 미디어 콘텐츠
• 리서치 보고서
• 코드 리뷰 체인

🔗 전체 구현: github.com/amrendramishra/ai-tools
🌐 amrendranmishra.dev

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