AI 에이전트, 이제 스스로 일한다!
by DD
7개월 전
조회수 55
Tmux를 활용하여 AI 에이전트 간 대화형 작업 흐름을 구축하고, 시간 절약 효과를 얻음
LangGraph를 도입하여 에이전트 간 조건부 분기 처리 및 워크플로우 관리를 구현함
PM 에이전트를 통해 LangGraph의 복잡성을 추상화하고, 자동화된 시스템 구축
Tmux를 활용한 에이전트 간 통신
Tmux의 send-keys 기능을 활용하여 에이전트 간 메시지 전달을 구현한다. 구체적으로, A 에이전트가 B 에이전트로 결과를 전송하여 복사-붙여넣기 과정을 자동화한다. 따라서 작업 시간 단축 및 자동화된 워크플로우 구축이 가능하다.
LangGraph를 이용한 워크플로우 관리
LangGraph를 통해 에이전트 간 조건부 분기 처리를 구현하고, State 관리를 용이하게 한다. State, Node, Edge 개념을 활용하여 유연한 워크플로우를 구성한다. 반면, LangGraph 자체의 복잡성을 해결하기 위해 PM 에이전트를 도입한다.
PM 에이전트의 역할과 자동화
PM 에이전트는 LangGraph를 추상화하여 클로드 코드의 복잡성을 줄인다. 구체적으로, send_to_agent 및 receive_response 기능을 정의하여 통신 로직을 통합한다. 결과적으로, 자동화된 시스템 구축 및 생산성 향상을 달성한다.
