
Anthropic의 시니어 엔지니어가 다중 에이전트 시스템을 위한 '그래프 공학' 관련 12페이지 PDF를 공개했습니다.
요약
Anthropic의 시니어 엔지니어가 다중 에이전트 시스템을 위한 '그래프 공학(Graph Engineering)' 방법론을 공개했습니다. 컨텍스트 창의 한계를 극복하기 위해 지식 그래프를 활용하여 에이전트의 메모리를 영구화하는 5단계 프로세스를 제안합니다.
핵심 포인트
- 에이전트 메모리를 지식 그래프로 영구화하여 컨텍스트 한계 극복
- 추출, 해결, 조립, 질의, 반복의 5단계 그래프 공학 프로세스
- Haiku를 활용한 엔티티 및 S-P-O 트리플 추출 방식
- Pydantic 스키마를 활용한 구조화된 데이터 추출
Anthropic의 시니어 엔지니어가 다중 에이전트 시스템을 위한 '그래프 공학(Graph Engineering)'에 대한 12페이지짜리 PDF를 방금 공개했습니다.
변화는 이렇습니다: 에이전트의 메모리는 컨텍스트 창과 함께 사라집니다. 지식 그래프가 이를 영구적으로 만듭니다.
추출(Extract) → 해결(Resolve) → 조립(Assemble) → 질의(Query) → 반복(Repeat)
모든 에이전트 그래프는 5단계로 구성됩니다:
• 추출(Extract): Haiku가 엔티티와 S-P-O 트리플을 뽑아냅니다. 문서당 한 번 호출합니다. Pydantic 스키마가 유일한 학습 데이터입니다.
• 해결(Resolve): Sonnet은 설명(description)을 컨텍스트로 사용하여
AI 자동 생성 콘텐츠
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