LangGraph와 MCP를 활용한 Amazon SageMaker 기반 엔터프라이즈 AI 대출 심사 워크플로우 구축
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이 콘텐츠는 LLM 기반의 복잡한 워크플로우를 구축하고 관리하는 데 관심 있는 백엔드 개발자, AI/ML 엔지니어, 소프트웨어 아키텍트에게 매우 유용합니다. 특히, LangGraph의 상태 기반 워크플로우 오케스트레이션, Model Context Protocol(MCP)을 통한 에이전트 간 통신, 그리고 SageMaker를 활용한 LLM 호스팅 및 FastAPI를 통한 에이전트 서빙에 대한 실질적인 아키텍처 패턴을 이해하고자 하는 미들 레벨 이상의 개발자에게 권장됩니다.
🔖 주요 키워드
핵심 기술: 본 게시물은 Model Context Protocol(MCP)을 활용한 LLM과 서비스 간의 도구형 인터페이스, LangGraph를 사용한 다단계 상태 기반 워크플로우 오케스트레이션, Amazon SageMaker에서의 LLM 보안 호스팅, 그리고 FastAPI를 통한 모듈식 엔드포인트를 통한 에이전트 서빙을 결합하여 실제 엔터프라이즈 AI의 강력함을 시연합니다.
기술적 세부사항:
* LangGraph: LLM 기반 에이전트 간의 다단계 상태 기반 워크플로우를 오케스트레이션하기 위한 프레임워크입니다.
* 그래프 기반 실행 엔진으로 에이전트 워크플로우를 정의하며, 분기, 재시도 및 메모리 관리가 가능합니다.
* 에이전트 간에 구조화된 상태를 유지하며 출력을 전달하기 용이합니다 (예: Loan Officer → Credit Analyst → Risk Manager).
* Model Context Protocol (MCP): LLM과 외부 서비스 간의 상호작용을 위한 프로토콜로, 에이전트들이 모듈화된 방식으로 통신할 수 있게 합니다.
* Amazon SageMaker: LLM을 안전하게 호스팅하고 관리하는 데 사용됩니다.
* FastAPI: 에이전트들에게 모듈식 엔드포인트를 제공하여 효율적인 서빙을 지원합니다.
* 사용 모델: Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct 모델이 Hugging Face를 통해 SageMaker에 호스팅되었습니다.
* 대출 심사 워크플로우: 각 역할을 전담하는 AI 에이전트(Loan Officer, Credit Analyst, Risk Manager)가 LangGraph로 연결되어 순차적으로 처리합니다.
1. 사용자가 대출 신청 세부 정보 제출
2. MCP 클라이언트가 요청을 Loan Officer MCP 서버로 라우팅
3. 결과가 Credit Analyst MCP 서버로 전달
4. 결과가 Risk Manager MCP 서버로 전달
5. SageMaker의 LLM이 최종 프롬프트를 처리하고 사용자에게 응답
개발 임팩트: 이 아키텍처는 복잡한 비즈니스 프로세스(예: 대출 심사)를 자동화하는 데 LLM 기반 에이전트 시스템을 효과적으로 구축하고 관리할 수 있는 강력한 패턴을 제공합니다. LangGraph를 통해 워크플로우의 유연성, 견고성 및 확장성을 확보할 수 있으며, MCP는 에이전트 간의 명확한 인터페이스를 정의하여 시스템 통합을 용이하게 합니다.
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