다중 에이전트2 728x90 AI 에이전트 개발 A to Z 체크리스트 및 실전 구축 아키텍처 종합 매뉴얼 0) 무엇을 만들 건가요? (용어 정리)AI 에이전트: 목표를 받고 → 계획을 세우고 → 도구/지식을 사용해 → 결과를 내며 → 스스로 개선(기억/성찰)하는 시스템필수 구성요소: LLM(추론) · 도구(툴) · 메모리(단/장기) · 지식(RAG) · 계획(Planner/State) · 안전장치(Guard) · 관측(로그/모니터링)1) 목표·요구사항 정의핵심 미션: “무엇을 자동화/대체/가속화할 것인가?”SLO/KPI: 응답시간, 정답률/사실성, 사용자 만족도(CSAT), 월간 비용(원/세션), 실패율리스크: 오조작(잘못된 실행), 데이터 유출, 비용 폭주예시(리서치 에이전트)미션: “주제 키워드 → 10개 신뢰 소스 검증 → 2p 요약 리포트 + 참고 링크”KPI: 60초 내 완료, 허위 인용 0건, 월.. 2025. 8. 28. AI 멀티 에이전트 MTA(Mail Transfer Agent) 지능형 이메일 처리 자동화 시스템 개요핵심 목표지능형 메일 처리: AI를 활용한 메일 작성, 발송, 추적, 분석의 완전 자동화보안 강화: 실시간 위협 탐지 및 대응효율성 극대화: 멀티 에이전트 협업을 통한 병렬 처리확장성: 마이크로서비스 기반의 유연한 구조전체 시스템 흐름graph TB A[사용자 요청/이벤트] --> B[PromptPlanner Agent] B --> C[MailComposer Agent] C --> D[SecurityAuditor Agent] D --> E[FastSender Agent] E --> F[DeliveryChecker Agent] F --> G[TrackingAgent] G --> H[EffectAnalyzer Agent] H --> I[결과 리포트/대시보.. 2025. 7. 24. 이전 1 다음 728x90 728x90
