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LangGraph 멀티에이전트: Supervisor 패턴
Day 3: LangGraph 멀티에이전트
LangGraph 멀티에이전트: Supervisor 패턴
AI Agent 심화 > Day 3: LangGraph 멀티에이전트
학습 목표
LangGraph의 Supervisor 멀티에이전트 패턴을 이해한다 Supervisor가 하위 Agent에게 작업을 분배하는 구조를 구현한다 하위 Agent 간 State 공유 패턴을 익힌다
Supervisor 멀티에이전트 패턴
왜 멀티에이전트인가
하나의 Agent가 모든 일을 하면:
- 프롬프트가 길어져 성능 저하
- 역할이 섞여 혼란
- 디버깅 어려움
멀티에이전트로 나누면:
- 각 Agent가 전문 분야에 집중
- Supervisor가 전체를 조율
- 모듈별 독립 테스트 가능
Supervisor 패턴
┌────────────────┐
│ Supervisor │
│ (총괄 판단) │
└──────┬─────────┘
│
┌──────────┼──────────┐
▼ ▼ ▼
[설비 Agent] [품질 Agent] [생산 Agent]Supervisor가:
- 사용자 요청을 분석한다
- 적절한 하위 Agent를 선택한다
- 하위 Agent의 결과를 종합한다
- 최종 응답을 생성한다
에디터 로딩 중...
힌트 보기
- • Supervisor는 State를 보고 "다음 Agent"를 선택합니다
- • 하위 Agent는 결과를 State에 기록하고 다시 Supervisor로 돌아갑니다
- • iteration 카운터로 무한 루프를 방지하세요
정답 보기
에디터 로딩 중...
AI로 학습하기 — 꿀팁
✅Supervisor 라우팅 로직 검증AI 학습 팁
AI에게 Supervisor가 하위 Agent에게 작업을 잘못 분배하거나 루프에 빠지는 엣지케이스를 찾게 해 멀티에이전트 구조를 안정화하세요.
이 LangGraph Supervisor 멀티에이전트 코드에서 Supervisor가 동일 Agent에 반복 위임하거나, 모든 하위 Agent가 '모르겠다'고 응답할 때 무한루프가 발생할 수 있는지 분석하고, 최대 반복 횟수 가드와 폴백 처리를 추가해줘.
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