보안, 속도, 스마트함: 로컬 모델을 활용한 AI 에이전트 워크플로우 구축 가이드

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능

대상자

- 개발자/엔지니어: 로컬 AI 모델 기반의 에이전트 워크플로우 구현에 관심 있는 중급 이상 개발자

- 난이도: 중급 (FastAPI, MCP-agent 프레임워크 사용, 데이터베이스 상호작용 포함)

핵심 요약

• 로컬 모델의 장점:

- 속도: 작은 모델로 인한 빠른 추론, 실시간 작업에 적합 (14B 파라미터 모델).

- 보안: 데이터 네트워크 내부에서 처리 (SQL Server 및 FastAPI 활용).

- 비용: API 수수료 없이 하드웨어 투자로만 운영 가능.

• 핵심 기술 스택:

- FastAPI, MCP-agent 프레임워크, OpenAIAugmentedLLM 로컬 모델 (14B 파라미터).

• 워크플로우 특징:

- AsyncGenerator 기반 스트리밍 응답, 캐싱 최적화, 인간 개입 지원 ( 태그).

섹션별 세부 요약

1. 시스템 지시사항 정의

• SYSTEM_INSTRUCTION 변수로 에이전트 역할 명시 (MS SQL 전문가).
• 사용 가능한 도구: list_databases, schema_definitions, execute_query 등.
• 명확한 결과 포맷 지정 (테이블/SQL).

1. FastAPI 및 MCP-agent 프레임워크 구현

• FastAPI 기반 POST /v1/chat/completions 엔드포인트 설정.
• MCPApp 및 Agent 클래스로 워크플로우 관리.
• 스트리밍 응답 처리 (StreamingResponse, AsyncGenerator).

1. 쿼리 분류 및 데이터베이스 이름 추출

• classify_query() 함수로 쿼리 유형 분류 (execute_query, table_schema, general_query).
• extract_database_name() 함수로 불확실한 입력에서 데이터베이스 이름 추출 (regex, db_aliases).

1. 도구 상호작용 및 캐싱 최적화

• TOOL_RESULT_CACHE 딕셔너리로 도구 결과 캐싱 (600초 TTL).
• call_tool_with_cache() 함수로 중복 호출 방지.

1. 워크플로우 오케스트레이션

• sql_agent_workflow() 비동기 제너레이터로 실시간 응답 처리.
• 태그를 통한 인간 개입 지원.
• 대화 컨텍스트 유지 (user_prompt 업데이트).

1. 하드웨어 및 테스트 요구사항

• NVIDIA A40, A100 GPU 필요 (14B 모델).
• 단위 테스트 (분류기), 통합 테스트 (워크플로우), 로그 기반 성능 모니터링.

결론

- 로컬 모델 기반 워크플로우 구현 시 캐싱, 스트리밍 응답, 데이터베이스 이름 추출 로직을 필수적으로 적용해야 함.

- 하드웨어 성능 (GPU)과 모델 최적화 (양자화)가 확장성에 중요한 요소.

- MCP-agent 프레임워크 및 MCP Servers 레포지토리 참조:

- MCP-agent

- MCP Servers