시각적 디버깅을 위한 다중 AI 에이전트 흐름 이해 방법
카테고리
프로그래밍/소프트웨어 개발
서브카테고리
인공지능
대상자
- *AI 에이전트 시스템 개발자**
- 중급 이상의 개발자에게 적합 (Node.js/Python 백엔드 구현 필요)
- 다중 에이전트 상호작용 추적 및 디버깅 도구 필요성 있는 개발자
핵심 요약
- AgentGraph 도입 : LLM 상호작용 및 툴 호출을 실시간 그래프로 시각화하는 오픈소스 라이브러리
- 핵심 기능 :
callLLMWithToolHandling
함수를 통한 자동 툴 오케스트레이션 및 JSON 트레이스 생성 - 구현 핵심 요소 :
sessionId
기반의 세션 관리,toolId
를 통한 중첩 에이전트 관계 표현
섹션별 세부 요약
1. 다중 AI 에이전트 시스템의 복잡성
- 협업 지능 : 여러 에이전트가 전문 분야별 기능을 공유하여 목표 달성
- 동적 의사결정 : 실시간 컨텍스트 기반의 툴 호출로 실행 경로 결정
- 디버깅 어려움 : 스케일업 시 복잡한 상호작용 흐름 추적 불가능
2. AgentGraph 도구 소개
- 기능 : LLM 상호작용 및 툴 호출을 실시간 그래프로 시각화
- 지원 기술 스택 : Python 및 Node.js 백엔드와의 시ーム리스 통합
- 시각화 요소 : 대화 버블, 툴 호출 확장 섹션, 중첩 에이전트 서브그래프
3. Node.js 백엔드 구현 예시
- 패키지 설치 :
npm install @trythisapp/agentgraph
- 핵심 코드 :
```typescript
import { callLLMWithToolHandling, clearSessionId } from "@trythisapp/agentgraph";
import { v4 as uuidv4 } from 'uuid';
```
- 세션 관리 :
```typescript
let sessionId = uuidv4();
console.log(Session ID: ${sessionId}. File is saved in ./agentgraph_output/${sessionId}.json
);
```
4. 툴 정의 및 실행
- LLM 기반 툴 (예: SQLAgent):
```json
{
"type": "function",
"name": "SQLAgent",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"query": { "type": "string" }
}
}
}
```
- 비-LLM 툴 (예: DatabaseAgent):
```typescript
async function runDatabaseAgent(query: string): Promise
return queryDatabase(query); // 직접 함수 호출
}
```
5. AgentGraph의 주요 이점
- 자동 트레이스 캡처 : 모든 상호작용이
./agentgraph_output/${sessionId}.json
에 기록 - 인터랙티브 시각화 : JSON 파일을 통해 에이전트 상호작용 그래프 생성
- 다중 언어 지원 : Python 및 Node.js 백엔드 모두 호환
결론
- AgentGraph 사용법 :
callLLMWithToolHandling
을 통해 LLM 호출을 감싸고,sessionId
를 통해 세션 관리 - 실무 팁 : 툴 정의 시
toolId
를 전달하여 중첩 에이전트 관계 확보, JSON 트레이스를 활용한 디버깅 - 권장사항 : 복잡한 다중 에이전트 시스템에서 시각적 디버깅을 위해 AgentGraph 도구를 도입 및 활용