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초록·키워드
최근 대형 언어 모델(LLM)의 급속한 발전과 함께, 다양한 도메인에서 복잡한 문제를 해결하기 위한 Multi-Agent System(MAS)이 새롭게 주목받고 있다. 본 연구에서는 역할 기반 협업 구조의 CrewAI와 그래프 기반 워크플로우 및 상태 오케스트레이션에 강점을 지닌 LangGraph를 통합한 하이브리드 아키텍처를 제안한다. CrewAI는 Agent, Task, Crew 단위의 모듈화로 개발 현장에서의 접근성을 높이지만, 내부 데이터 흐름과 협업 과정은 블랙박스화되어 복잡한 시나리오에서는 투명성과 디버깅에 한계가 있다. 반면, LangGraph는 상태 기반 그래프 모델을 통해 전체 워크플로우를 명확하게 시각화하여 확장성과 유지보수성을 크게 향상시킨다. 특히, 본 연구는 CrewAI의 엔티티를 LangGraph의 노드로 래핑하여, 모듈화된 워크플로우와 유연한 오케스트레이션, 그리고 동적 도구 통합을 실현함으로써, 고도화된 RAG 파이프라인과 도메인별 응용에서 우수한 성능과 확장성을 실험적으로 입증하였다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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