반응형 프롬프트 엔지니어링2 LangGraph 멀티에이전트 워크플로 구축: 설계·패턴·RAG·운영까지 (완전 가이드) LangGraph 멀티에이전트 워크플로 구축: 설계·패턴·RAG·운영까지 (완전 가이드)LangGraph 멀티에이전트를 활용해 검색·요약·플래닝·검증을 분업화하고, 장애·비용·지연까지 관리하는 프로덕션 워크플로를 단계별로 정리했습니다. 실전 코드, 합의/토너먼트 패턴, RAG 결합, 관찰성·보안·배포 팁까지 한 글에 담았습니다. LangGraph 멀티에이전트로 계획-실행-관찰 루프를 구현하는 방법을 소개합니다. 노드/에지로 구성한 그래프, 상태 관리, 에러 분기, 합의·토너먼트 패턴, RAG·리랭킹 결합, 로그/메트릭·비용 최적화와 배포 전략을 실전 코드와 함께 다룹니다. 목차 1. 왜 LangGraph 멀티에이전트인가 2. 핵심 개념: 그래프·상태·전이 3. 실전 구축: 단일→멀티에이전트로 확장 4.. 2025. 8. 30. 2025년, AI 에이전트를 프로덕션에 넣는 가장 현실적인 방법: 아키텍처·RAG·평가·비용 최적화까지 2025년, AI 에이전트를 프로덕션에 넣는 가장 현실적인 방법: 아키텍처·RAG·평가·비용 최적화까지AI 에이전트를 올해 안에 실제 서비스로 돌리고 싶다면, 무엇부터 설계해야 할까요? 이 글은 2025년 관점에서 AI 에이전트 프로덕션 아키텍처, RAG 구현, 관측·평가·가드레일, 배포와 비용 최적화까지 한 번에 정리한 실전 가이드입니다. 팀 규모가 작아도 곧바로 적용 가능한 체크리스트와 예시를 담았습니다. 목차 1. 왜 지금 AI 에이전트인가 2. 프로덕션 아키텍처 한눈에 보기 3. RAG와 도구 사용: 성능을 끌어올리는 핵심 4. 관측·평가·가드레일: 품질과 안전성 확보 5. 배포 전략과 비용 최적화 실전 팁 6. (부록) 데이터·프롬프트 워크플로와 FAQ 1) 왜 지금 AI 에이전트인가 핵.. 2025. 8. 21. 이전 1 다음 반응형
