LangGraph를 이용한 멀티 에이전트 워크플로우 데모

LangGraph를 사용하여 멀티 에이전트 워크플로우 (multi-agent workflows)를 구현하는 다양한 패턴을 보여주는 데모 모음입니다. 각 예제는 개발자가 협업형 AI 시스템을 이해하고 구축할 수 있도록 특정 오케스트레이션 (orchestration) 접근 방식을 강조합니다.

• 🏗️ 다단계 감독 (supervision)을 통한 복잡한 워크플로우 오케스트레이션

• 🔄 전문화된 에이전트 팀(연구, 문서 작성) 간의 원활한 조정

• 🧠 적절한 도구 (tools)를 사용하여 하위 레벨 에이전트에게 효율적으로 작업 위임

• 📊 에이전트 계층 구조 내에서 적절한 에스컬레이션 (escalation) 및 보고 경로 준수

• 👨💼 지능적인 작업 위임을 위한 감독자-작업자 (supervisor-worker) 관계 모델링

• 🔄 요구 사항에 따라 연구 에이전트와 코딩 에이전트 간에 작업 라우팅 (routing)

• 🚦 에이전트 간의 명확한 전환을 통한 대화 흐름 관리

• 🔍 어떤 에이전트가 다음에 행동해야 하는지에 대한 실시간 결정

• 🤝 에이전트 간의 직접적인 피어 투 피어 (peer-to-peer) 협업 가능

• 🛠️ 협업하는 에이전트 간의 도구 및 정보 공유

• 📊 전문화된 에이전트 간의 유동적인 대화 흐름 시연

• 📡 서로 다른 에이전트 유형 간의 도구 호출 (tool calling) 촉진

이 데모들은 세 가지 뚜렷한 멀티 에이전트 아키텍처 (architecture) 패턴을 보여줍니다:

계층적 팀 (Hierarchical Teams)

에이전트 감독자 (Agent Supervisor)

멀티 에이전트 협업 (Multi-Agent Collaboration)

이 데모는 다단계 감독을 포함하는 정교한 계층적 팀 구조를 구현합니다:

최상위 감독자 (Top-level Supervisor): 전문화된 팀 간의 조정
연구 팀 (Research Team): 웹 검색 및 웹 스크래핑 (web scraping) 기능 결합
문서 작성 팀 (Document Writing Team): 문서 생성, 편집 및 관리
도구 통합 (Tool Integration): 문서 생성/편집 도구, 검색 도구 및 웹 스크래핑 구현
상태 관리 (State Management): 계층 구조 전반에 걸쳐 복잡한 상태를 관리하는 방법 제시

이 데모는 감독자-작업자 (supervisor-worker) 아키텍처를 구현합니다:

Supervisor Agent (감독자 에이전트): 어떤 에이전트를 활성화할지에 대한 라우팅 (routing) 결정 수행
Research Agent (리서치 에이전트): 검색 도구를 사용하여 정보 수집
Coding Agent (코딩 에이전트): 계산 및 분석을 위해 Python 코드 실행
Decision Logic (의사결정 로직): 멀티 에이전트 시스템을 위한 라우팅 로직 구현 방법 제시

이 데모는 피어 투 피어 (peer-to-peer) 협업 에이전트 시스템을 구현합니다:

Researcher Agent (리서처 에이전트): 웹 소스로부터 데이터 수집
Chart Generator Agent (차트 생성 에이전트): 리서치 데이터로부터 시각화 자료 생성
Tool Sharing (도구 공유): 에이전트 경계를 넘어 도구가 어떻게 사용될 수 있는지 보여줌
Collaborative Workflow (협업 워크플로우): 공유된 작업에 대해 에이전트들이 함께 작동하는 모습을 시연

• Python 3.9+
• OpenAI API key
• Tavily API key
• LangChain 및 LangGraph 라이브러리

# 의존성 설치
pip install -r requirements.txt
# 환경 변수 설정
...

각 데모는 독립적인 스크립트로 실행할 수 있습니다:

# 계층적 에이전트 팀 데모 실행
python scripts/hierarchical_agent_teams.py
# 에이전트 감독자 데모 실행
...

Modularity (모듈성): 각 예제는 멀티 에이전트 시스템을 위한 재사용 가능한 패턴을 보여줌
Flexibility (유연성): 에이전트 조정 및 협업에 대한 다양한 접근 방식을 보여줌
Adaptability (적응성): 특정 사용 사례에 맞춰 맞춤 설정할 수 있는 템플릿 제공
Scalability (확장성): 복잡한 멀티 에이전트 시스템으로 확장 가능한 패턴을 시연

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