QANDA 에이전트의 새로운 설계와 구축

이 게시물은 QANDA가 생성형 AI 시대에 맞추어 기존 문제 풀이 중심에서 벗어나 학습자의 의도를 실시간으로 이해하고 최적의 UI/UX를 제공하는 스마트하고 강력한 AI 학습 에이전트를 구축한 과정을 소개합니다.

핵심 설계 원칙과 아키텍처

• 사용자 의도 파악을 위한 멀티 에이전트 전략과 스웜 아키텍처
• 문제 해결 에이전트는 Plan-and-Execute 방식을 도입해 다중 문제 처리와 일관된 응답 제공
• 콘텐츠 생성 에이전트는 상호작용 가능한 아티팩트(퀴즈, 플래시카드 등)를 생성해 학습 경험 강화
• 에이전트와 챗 인터페이스 로직 분리로 모듈성, 확장성, 안정성 향상

향후 연구 및 개선 방향

• 에이전트 메모리 시스템 개발로 개인화된 학습 경험 제공
• 평가 프레임워크와 A/B 테스팅을 통한 품질 관리
• 비용 및 지연 시간 최적화 전략
• LangGraph를 활용한 복잡한 에이전트 아키텍처 구현