60분

Step 3: LangGraph 메인 오케스트레이션

Day 5: 트러블슈팅 멀티에이전트 시스템 (주간 프로젝트)

학습 목표

LangGraph로 전체 트러블슈팅 워크플로우를 구현한다 A2A Client로 Agent들에게 병렬 질문하는 Node를 만든다 조건부 분기로 심각도별 대응을 제어한다

메인 워크플로우: LangGraph로 전체 흐름 제어

워크플로우 설계

[접수] → [병렬 조사] → [원인 분석] → [조치 결정]
                                          │
                              ┌────────────┼────────────┐
                              ▼            ▼            ▼
                          [긴급 대응]  [경고 대응]  [정상 보고]
                              │            │            │
                              └────────────┴────────────┘
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                                      [보고서 생성]
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                                         END

핵심 포인트

병렬 조사 Node: 3개 Agent에게 동시에 질문 (asyncio.gather)
원인 분석 Node: 수집된 정보를 교차 분석
조치 결정: 심각도에 따라 분기

에디터 로딩 중...

힌트 보기

• 3개 Agent가 먼저 실행되어야 워크플로우가 동작합니다
• 병렬 조사 Node에서 asyncio.gather로 3개 요청을 동시에 보냅니다
• 교차 분석에서 여러 Agent의 결과를 종합하여 인과관계를 파악합니다

정답 보기

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AI로 학습하기 — 꿀팁

🤖LangGraph A2A 병렬 호출 노드 생성AI 학습 팁

AI에게 LangGraph Node 안에서 A2A Client로 3개 Agent에 병렬 질의하는 코드를 생성시켜 트러블슈팅 오케스트레이션을 완성하세요.

LangGraph StateGraph의 'gather_diagnosis' Node를 구현해줘. 이 Node에서 asyncio.gather로 설비Agent·품질Agent·생산Agent 3개에 A2A 요청을 동시에 보내고, 응답을 State의 agent_responses 필드에 저장하며, 하나라도 실패 시 부분 결과로 계속 진행하는 코드를 작성해줘.

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