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[영상] MCP/A2A 엔터프라이즈 적용 심층탐구
Day 5: 트러블슈팅 멀티에이전트 시스템 (주간 프로젝트)
[영상] MCP/A2A 엔터프라이즈 적용 심층탐구
AI Agent 심화 > Day 5: 트러블슈팅 멀티에이전트 시스템 (주간 프로젝트)
학습 목표
MCP와 A2A를 엔터프라이즈 제조 환경에 동시 적용하는 통합 아키텍처를 설계할 수 있다 멀티에이전트 시스템의 주요 장애 패턴(루프, 타임아웃, 상태 불일치)을 진단하고 대응 전략을 설명할 수 있다 주간 프로젝트 '트러블슈팅 멀티에이전트 시스템'의 설계 요구사항을 분해하고 에이전트 역할을 배정할 수 있다 멀티에이전트 시스템 배포 후 관측성(Observability) 확보를 위한 로깅·트레이싱 전략을 설명할 수 있다
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핵심 포인트
- • 엔터프라이즈 멀티에이전트는 MCP(툴 접근) + A2A(에이전트 위임) + LangGraph/CrewAI(오케스트레이션)를 계층별로 결합한다
- • 실제 장애의 70%는 '에이전트가 루프에 빠지거나 서로 다른 상태를 참조하는' 문제 — 반드시 공유 상태 단일 소스와 최대 반복 제한이 필요하다
- • LangSmith나 Langfuse 같은 에이전트 추적 도구로 각 LLM 호출·툴 실행의 입출력을 기록하면 디버깅 시간을 80% 단축할 수 있다
- • 제조 AI는 '자율 실행'보다 'Human-in-the-Loop' 설계가 안전하다 — 고위험 액션(설비 정지, 생산 파라미터 변경)은 사람 승인 노드를 반드시 포함한다