Amazon Bedrock과 LangGraph를 활용한 Multi Agent 시스템 구현

이 게시물은 LangGraph와 Amazon Bedrock을 통합하여 복잡한 Multi Agent AI 시스템을 구축하는 방법을 설명합니다.

Multi Agent 아키텍처의 필요성 및 장점

• 단일 Agent의 한계를 극복하고 작업 분배 및 전문화된 기능 제공
• Supervisor Agent가 여러 전문 Agent를 조정하여 효율성과 확장성 향상
• 상태 기반 그래프 모델을 통한 세밀한 워크플로우 오케스트레이션

LangGraph와 Amazon Bedrock 통합

• LangGraph는 상태 머신과 방향성 그래프를 사용해 Agent 간 상호작용과 컨텍스트 관리를 지원
• LangGraph Studio는 시각화와 실시간 디버깅을 제공하여 개발 편의성 증대
• Amazon Bedrock의 FM과 결합하여 확장 가능하고 신뢰성 높은 Multi Agent 협업 환경 제공

구현 및 테스트

• 각 Agent는 graph.py와 tools.py로 구성되어 워크플로우와 도구 기능을 분리
• 실제 여행 도우미 예제를 통해 Agent 간 역할 분담과 통신 흐름 시연
• LangGraph Studio를 통한 버전 관리, 상태 모니터링, 디버깅 기능 활용

고려사항 및 결론

• Multi Agent 시스템 구현 시 조정, 상태 관리, 오류 처리, AI 거버넌스 일치 필요
• 그래프 기반 아키텍처는 복잡한 워크플로우에 적합하며, 조직별 맞춤 조정 권장
• 이 통합은 차세대 Multi Agent AI 시스템 개발에 강력한 기반을 제공