AgentGraph로 시각적 디버깅: AI 에이전트 흐름 이해 방법
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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, toolId를 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}.json에 기록
  • 인터랙티브 시각화 : JSON 파일을 통해 에이전트 상호작용 그래프 생성
  • 다중 언어 지원 : Python 및 Node.js 백엔드 모두 호환

결론

  • AgentGraph 사용법 : callLLMWithToolHandling을 통해 LLM 호출을 감싸고, sessionId를 통해 세션 관리
  • 실무 팁 : 툴 정의 시 toolId를 전달하여 중첩 에이전트 관계 확보, JSON 트레이스를 활용한 디버깅
  • 권장사항 : 복잡한 다중 에이전트 시스템에서 시각적 디버깅을 위해 AgentGraph 도구를 도입 및 활용