이 글은 AI가 원문을 분석하여 핵심 내용을 요약한 것입니다.
콴다 Agent 설계 및 재구성
이 게시물은 Gen AI 시대에 맞춰 콴다의 AI 기반 학습 어시스턴트인 Agent 시스템의 설계와 구축 과정을 상세히 설명합니다.
주요 설계 개념
- 학생의 학습 의도를 분석하는 Agent
- 다양한 학습 요구를 지원하는 Tool 체계
- 시각적 응답을 담당하는 Block 구성
Multi-Agent Swarm 아키텍처
문제 풀이 중심 Agent와 자료 생성 중심 Agent를 독립적으로 운영하며, 각각의 전문 영역에 집중하여 효율적이고 확장성 높은 구조를 실현했습니다.
Plan-and-Execute 전략
기존 ReAct 방식의 한계를 극복하기 위해, 작업을 계획하고 실행하는 구조를 도입하여 복합 문제 처리와 응답 일관성을 향상시켰습니다.
Artifact 기반 콘텐츠 생성
퀴즈와 플래시카드 등 사용자와 상호작용하는 독립적 학습 경험 단위인 Artifact를 도입하여 더 능동적 학습 지원을 가능하게 했습니다.
Agent와 채팅 흐름 분리
Agent와 채팅 인터페이스를 분리하여 모듈화, 확장성, 안정성, 유지보수를 용이하게 했으며, LangChain과 LangGraph 프레임워크를 활용해 구조화된 구현을 완성했습니다.
